扩散模型的创造力：来自Google Research的数学解释

谷歌研究院的研究人员发表了一项研究，揭示了扩散模型中创造力的本质。他们证明，模型生成新数据（而非仅仅复制训练示例）的能力，是神经网络训练方式在数学上可预测的结果。在训练过程中，神经网络自然会对评分函数（即引导去噪过程的向量场）进行平滑处理。这种平滑（称为评分平滑）会导致粒子停留在中间位置，而非精确复现训练点，从而生成新的、合理的样本。在高维空间中，该效应仅沿着数据流形切向方向显现，不会减缓向流形本身的收敛速度。因此，模型实现了质量与新意之间的平衡：生成的图像既真实又新颖。该工作在 ICLR 2026 上发表。