多步一致性模型采样误差界与噪声调度分析

Alessio Spagnoletti 等作者提交论文，将多步一致性模型（CM）采样建模为加噪与近似去噪算子的复合，在显式可验证的稳定性假设下推导出非渐近误差界，把初始化误差的收缩与近似误差的累积分离开来。 该误差界为噪声调度赋予不同角色：早期大噪声水平驱动收缩，后期小噪声水平控制残余偏差，并给出强对数凹与半对数凹目标的显式常数。 实验表明，误差界中的收缩与近似曲线可被可靠测量，且与预测的函数形式高度吻合。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。