θ-RK-2和θ-Trapezoidal离散扩散模型求解器开源 – 提升离散扩散模型效率的高阶数值求解器

该项目专注于开发两种高阶数值求解器（θ-RK-2和θ-梯形法），用于优化离散扩散模型在生成式AI任务（如文本/图像生成）中的性能。
通过引入可调参数θ，这些方法在传统Runge-Kutta法和梯形规则基础上进行改进，显著提升采样速度和样本质量。
项目结合了数值分析与现代机器学习，针对离散数据（如自然语言或离散化图像表示）的扩散过程提供高效数值解。

θ-RK-2和θ-Trapezoidal离散扩散模型求解器的特点:

1. 二阶Runge-Kutta变体（θ-RK-2）：通过θ参数平衡精度与稳定性
2. 广义梯形规则（θ-Trapezoidal）：适应不同数据类型的积分需求
3. 高阶精度：减少局部截断误差，提升FID分数/困惑度等指标
4. 参数可调性：θ支持自定义配置以适应不同扩散过程
5. 显式与隐式求解器组合：分别适用于非刚性和刚性系统
6. 内置评估工具：支持图像生成质量(FID)和文本质量(困惑度)评估

θ-RK-2和θ-Trapezoidal离散扩散模型求解器的功能:

1. 生成式AI任务：加速文本/图像扩散模型的采样过程
2. 学术研究：探索数值解法在离散扩散模型中的优化边界
3. 工业级模型部署：通过调节θ实现计算效率与质量的平衡
4. 跨领域应用：适用于需要处理离散数据的任何扩散模型场景
5. 教育演示：展示传统数值方法与现代AI的结合案例

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