SMI：隐式生成模型依赖控制新方法

Jiahao Yu等作者提出 Spread Mutual Information（SMI），一种对互信息在多个噪声水平上做加权积分的方法，用于控制隐式生成模型中的统计依赖。该方法通过施加扩散核（如高斯扩散）使条件与边缘密度平滑且严格为正，从而将基于 score 差的梯度构造扩展到原本可能奇异的分布。 实验显示，SMI 在基于 MI 的方法中稳定实现有效的依赖控制，并与已有的任务专用方法保持竞争力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。