待验证50% 置信事实精确时间
NCM与扩散模型的相似之处在于都放弃了严格的从左到右逐token生成，区别在于NCM以显式的多粒度离散码本组织生成过程，层级结构更为明确，而扩散模型则以噪声水平隐式控制生成粒度。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/23
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证NCM的并行预测属于分层条件非自回归：同一层级内部并行，层级之间仍有条件依赖。68% 相似已验证扩散模型的核心原理分为前向扩散过程（逐步添加高斯噪声）和反向去噪过程（从噪声中还原图像）两个阶段67% 相似待验证Normalizing Trajectory Models（NTM）将反向过程中的每一步建模为富有表达力的条件归一化流，而非高斯去噪66% 相似待验证经典扩散模型（如 DDPM、Score-Based Generative Model）依赖高斯噪声驱动的布朗运动作为前向腐蚀过程。64% 相似待验证扩散模型的技术根基来源于非平衡热力学中的随机过程，分为正向扩散过程和反向去噪过程两个阶段63% 相似
引用此条事实
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