研究团队提出基于方差缩减SMC的扩散模型特异性引导方法

2026年10月2日，研究人员在 arXiv 发布研究，提出一种特异性感知扩散模型引导方法。该方法通过构建重叠目标分布，并结合方差最小化的序贯蒙特卡洛（SMC）采样器，能够在抑制负向分布的同时最小化对正向分布的干扰。实验结果表明，该方法在合成任务、类别对比生成、文生图以及 p-MHC 结合体实验中，有效减少了模式偏移并降低了 SMC 权重坍缩。目前，相关代码已正式开源。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。