研究者提出非线性薛定谔桥生成框架SBNL

Mathias Grau 与 Pierre Henry-Labordère 提出生成建模框架 SBNL（Schrödinger Bridge NonLinear），通过耦合 PDE 系统把经典薛定谔桥问题推广到非线性情形，并基于分支扩散与半线性 PDE 的概率表示设计求解算法。 据该研究，这一方法可高度并行、扩展至高维，适用于广泛的非线性交互泛函，并已在 MNIST 与 FFHQ 人脸数据集的高维图像生成任务上完成验证。同一框架还可嵌入基于分数的生成建模、扩散模型与可处理的高斯薛定谔桥。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。