科普：掩码扩散是连续扩散的离散类比
alec_helbling · x · 2026-08-10
推文通俗地解释了掩码扩散（Masked diffusion）与连续扩散模型的核心差异。
- 连续扩散：通过逐步向数据添加高斯噪声，然后训练模型学习逆转该过程来恢复原始数据。
- 掩码扩散：作为离散的类比，它通过逐步将文本 token 替换为掩码 token（类似 [MASK]），然后训练模型学习将这些被掩盖的 token 重新填补回来。
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