Data Free Training of Diffusion Models for Lattice Field Theories

采样均衡场配置仍是晶格场论中的主要计算瓶颈，促使开发生成采样器，可生成独立配置。扩散模型在这一领域有前景，但其标准去噪得分匹配目标需要从目标分布中采样，似乎重新引入了原始采样问题。此处我们表明，扩散模型可通过其自身生成的样本进行训练，利用目标得分身份，前提是访问未归一化的概率密度。