Google Research 揭开扩散模型创造力之谜：score smoothing 是关键

Google Research 在 ICLR 2026 论文中指出，扩散模型的创造力来自 score smoothing，而非偶然。训练中的正则化让神经网络学到的 score function 更平滑，去噪时样本落在训练数据点之间，形成插值生成。1-D 实验中 weight decay 越强 score function 越平滑，无显式正则化时的隐式正则化也有同样效果。