연구진은 점진적 앤일링 Langevin 동역학(SALD)을 연구하며, 이 샘플러가 이동하는 목표 분포의 경로를 추적하고 시간 감속을 통해 최종 목표를 근사하는 데 사용된다고 밝혔습니다.
SALD는 중간 목표 수축 및 경로 복잡성을 통해 추적을 개선하며, KL 차분 부등식을 통해 비-비교 대상 수렴 보장을 확립합니다.
Velocity-Aware SALD(VA-SALD)를 도입하여 사전 훈련된 모델의 기본 주변 분포를 명시적으로 통합하고 가이드에 의해 유도된 추가 편차를 수정하기 위해 감속을 사용하며, 훈련 없는 가이드 생성에 대한 원리적 프레임워크를 제공합니다.