与机器学习领域的整合
将扩散模型与传统的机器学习理论结合 ， 为提高各种任务的性能提供了新的机会 。半监督学习在解决扩散模型的固有挑战，例如泛化问题 ， 以及在数据有限的情况下实现有效的条件生成方面特别有价值 。通过利用未标记数据，它加强了扩散模型的泛化能力 ， 并在特定条件下生成样本时实现了理想的性能 。
此外，强化学习通过使用精调算法，在模型的采样过程中提供针对性的指导，起着至关重要的作用 。这种指导确保了专注的探索并促进了受控生成 。另外，通过整合额外的反馈 ， 丰富了强化学习，从而改善了模型的可控条件生成能力 。
算法改进方法（附录）
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领域应用方法（附录）
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