生成

通过实验，研究团队发现两个关键策略对模型训练效率有较大的影响：如图（a）所示，研究团队发现适度收窄带噪输入维度（bottleneck），极大程度提升最终模型文本生成的质量，图（b）则显示，提高在训练过程中，输入高噪声状态的概率可进一步提升生成结果。

对于有条件生成，给定的提示文本先被编码器转换为干净的latent前缀，提供了待生成文本的外部语义条件，从而强化模型对上下文的遵循。

第二步，由一个特别设计的“分块因果扩散模型”来学习这条编码后的向量序列的生成分布。

第二阶段，通过分块因果扩散模型建模latent序列的生成分布。