扩散模型冷知识：高噪声阶段样本被拉向数据集中心

多位研究者发现扩散模型的一个反直觉几何性质：在采样早期、样本大部分仍是噪声时，模型的最佳预测接近数据的（条件）期望/均值，因此早期样本会被拉向数据集分布的中心——即使那里没有任何真实数据点——随后再回弹到真实数据流形上。这一冷知识揭示了扩散模型去噪过程的几何机制，引发社区关注。

2026-09-08 ~ 2026-09-09 · 2 条相关

• 扩散模型早期样本被拉向数据集中心：一个反直觉的几何性质 — alec_helbling · 2026-09-08
• 扩散模型冷知识：高噪声下样本会被拉向数据集中心 — YouJiacheng · 2026-09-09