TraceSampler：可预测可校正的加速生成采样

2026年10月14日，arXiv Computer Vision 刊出论文，提出 TraceSampler——一种后训练采样误差校正方法。据该报道，TraceSampler 将端点误差建模为样本级预测问题，用以校正低步采样的累积误差，且不修改预训练模型。报道称，在 CIFAR-10 上 10 步采样将轨迹 MSE 较同步 Euler 降低 90.5%，在 ImageNet-256 上降低 85.6%，FID 分别为 2.692 和 2.189，接近 120 步 Heun 参考值，同时骨干评估次数减少 24 倍。上述数字与结论均来自该论文报道，尚未见其他独立来源跟进或复现，事件目前进展停留在论文发布阶段。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。