简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？

杨磊团队提出了一种新型生成模型——离散分布网络（DDN），该模型通过单次前向传播生成多个等概率输出，构成离散分布以逼近真实数据分布。DDN 具备零样本条件生成、树状一维离散潜变量及端到端可微等特性，支持层次化生成和高效数据压缩。其论文发表于 ICLR 2025，展示了 DDN 在图像生成、条件引导、latent 表示等方面的优势，并提出了在图像处理、强化学习、大语言模型等领域的潜在应用方向。
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