Scalable Diffusion SBI for Compositional Inference under Simulator Misspecification

我们引入了层次化块式扩散采样（HBDS），该方法使用单个预训练模型推断共享参数和组特定的潜在状态，层次结构仅在采样时指定。这些方法支持变量观测集和分组，无需重新训练。为应对误设问题，我们引入路径正则化的微调，将学习到的似然性适应观测并传递校正至后验推断。