待验证50% 置信观点精确时间
该工作的意义在于提供了一种新的生成模型训练范式：将SDE的扩散项也作为可学习组件，并直接优化终端密度。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/2
首次发现
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相关事实
待验证将扩散模型扩展到3D有两种主流策略：Score Distillation Sampling（SDS）和直接在3D数据上训练扩散模型74% 相似待验证变分自编码器（VAE）和扩散模型的训练目标建立在变分推断和对数似然最大化的概率框架之上71% 相似已验证扩散模型是一种通过学习逐步去噪过程来生成图像的深度学习架构，训练数据规模通常达到数十亿张图片级别69% 相似待验证推理部署指的是把训练或微调好的模型真正跑起来对外提供服务，涉及模型量化、显存优化、并发调度、批处理、延迟与吞吐权衡等工程问题。68% 相似待验证RDR 中的蒸馏步骤指用强化学习探索得到的高质量样本去监督微调一个更小或更快的模型，把强化学习阶段学到的分布压缩进高效推理路径。68% 相似
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