精选理由
这篇论文严格证明了为什么有些生成模型不用最优传输也能行，给出了统计极限的硬理论，做生成模型理论的人必看。
这篇论文将有效传输映射估计问题形式化为一个严格的最小最大框架。推导出在标准稳定性假设下，估计任意有效传输映射的样本复杂度下界与估计最优传输（OT）映射相同。当稳定性假设不成立时，存在替代映射可以比OT映射更精确地学习。这些结果揭示了扩散模型和流匹配等生成方法的统计极限。
AI 翻译 · 中文
这篇论文将有效传输映射估计问题形式化为一个严格的最小最大框架。推导出在标准稳定性假设下，估计任意有效传输映射的样本复杂度下界与估计最优传输（OT）映射相同。当稳定性假设不成立时，存在替代映射可以比OT映射更精确地学习。这些结果揭示了扩散模型和流匹配等生成方法的统计极限。
Many modern generative modeling methods, including diffusion models, normalizing flows, and flow matching, estimate transport maps or plans between distributions without explicitly targeting an optimal transport (OT) map…