离散扩散模型的采样突围：用信息论打破维度诅咒
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摘要
本文从信息论视角分析离散扩散模型的采样效率，指出决定采样复杂度的是数据内在依赖结构DTC，而非环境维度d。通过留一法去噪器实现并行纠错，使采样步数随数据结构自适应，从而打破维度诅咒，为扩散模型推理提速提供新思路。
离散扩散模型采样慢到不如自回归？🤔 本文从信息论视角揭示：真正决定采样复杂度的是数据内在依赖结构DTC，而非环境维度d。通过留一法去噪器实现并行纠错，让采样步数随数据结构自适应，彻底打破维度诅咒。想知道如何让你的扩散模型推理提速数个量级？
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原文：
离散扩散模型的采样突围：用信息论打破维度诅咒
（2026-09-11 05:01）
作者：
yweng18
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