技术探讨：扩散模型与自回归模型在初始步的难度差异
kalomaze · x · 2026-08-08
一位 AI 研究者在 X 上探讨了扩散模型与自回归（AR）模型在条件生成机制上的根本差异。
作者指出，对于 EDM 扩散模型而言，在接近低噪声端的独立同分布训练批次中，某些样本的生成任务在初始化阶段（甚至未进行优化步之前）就被证明是相对更容易的。这是因为扩散模型能够以对数正态分布的形式，对数据流形的各种中间曝光程度进行条件化。
相比之下，真正的 AR 模型在第一步生成时，任务难度是均匀的。因为 AR 模型本质上必须以一种近乎“白板”的方式去雕刻联合概率分布，在第一步时它仅有先验条件作为支撑，导致其初始条件化几乎没有价值。
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