Diffusionsmodelle: Warum sie nicht wirklich Score‑Funktionen lernen
Neuer Artikel auf arXiv zeigt, dass gängige Diffusionsmodelle nicht die erwarteten Score‑Funktionen – also die Gradienten der Log‑Dichte verrauschter Daten – erlernen. Stattdessen liefern die neuronalen Netze nicht‑konservative Vektorfelder, die weder die integralen noch die differentialen Bedingungen erfüllen, die echte Score‑Funktionen besitzen müssen.
