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「噪声预测」找到 2 条内容
按专题浏览 →匹配正文：…为多个小步 Gaussian reverse transitions。小噪声步使条件分布较易参数化；常用简化目标是在随机 t 上做噪声预测 MSE。随机 t 是对所有时间步项的 Monte Carlo 估计。 训练目标的时间步分解和推理时的采样链长度是两件事。推理可按训练日程走很多步，也可使用 DDIM、少步 solver 或蒸馏减少网络评估次数；步数减少会改变误差与质量权衡，但不改变“训练反传 1000 层”的说法本来就是错误的。 工程评估应分别报告训练单步成本、采样 NF…
匹配口述回答：…a_bar_t乘标准高斯噪声，得到x_t。也就是说，训练时想看第七百步的噪声样本，不需要真的从第一步顺序加到第七百步。 标准的简化噪声预测目标，可以写成对数据x0、时间步t和噪声epsilon的期望。每个样本随机采一个t和一份epsilon，计算一次预测误差，就是对这个期望做Monte Carlo估计。若t均匀采样，对应常见的均匀时间步目标；如果为了降方差采用非均匀采样，就要根据目标处理权重，不能直接说某个噪声区间永远更重要。 因此，一个batch不需要包含所有时间步，也不能…
学习内容与项目面试，在同一条路上。