University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）

Dimension-Free Convergence of Discrete Diffusion Models: Adjoint Equations Induce the Right Space

离散扩散模型的维度无关收敛性：伴随方程诱导了正确的空间

Kelvin Kan, Xingjian Li, Benjamin J. Zhang, Tuhin Sahai, Stanley Osher, Markos A. Katsoulakis

机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Oden Institute School of Data Science and Society（数据科学与社会学院） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Computational and Applied Sciences Group（计算与应用科学组） ； Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； SRI International（SRI国际） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于伴随方程的统一框架，实现了任何积分概率度量（IPM）下的维度无关收敛保证，克服了传统KL和TV方法在处理大规模状态空间时的局限性。