扩散模型的创造力从何而来：分数平滑的理论解释

Google Research 在 ICLR 2026 发表的论文揭示，扩散模型的创造力源于神经网络训练中的"分数平滑"效应。由于权重衰减等正则化手段，模型学习到的分数函数呈近似而非精确状态，导致去噪过程生成的数据会在训练点之间插值，从而产生新的合理样本，而非简单复制训练数据。研究通过 1-D 实验结合函数空间理论验证了这一机制。