隨機微分方程

速報

強化隨機流映射（SSFMs）突破擴散模型抽樣瓶頸

研究者提出「強化隨機流映射」（Strong Stochastic Flow Maps, SSFMs）框架，直接學習加性噪聲隨機微分方程（SDE）的強解映射，將確定性流映射概念延伸至隨機情境。透過多項式近似布朗運動並證明路徑收斂，SSFMs 可在無需模擬的情況下訓練擴散模型的解映射。