前向值离散化：无需高阶逼近的更快随机扩散采样

原文：Forward-Value Discretization: Faster Stochastic Diffusion Sampling Without High-Order Approximation

随机扩散采样器通常需要比确定性采样器更多的神经功能评估 (NFE)，才能实现可比较的样本质量。尽管高阶离散化加速了确定性采样，但其对随机采样的好处仍不清楚。我们建立了匹配的上限和最坏情况下限，表明具有高阶 ap 的随机采样器

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