ENMA是什么，它如何应用于生成性神经网络的偏微分方程（PDE）操作中？
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什么是 ENMA？
ENMA是一种结合模型框架。它通过在潜在空间中演化离散网格，并使用掩码自回归的方式逐步预测程序的时空演化。
ENMA 在生成式神经网络中的主要作用
在传统的生成式模型中，往往需要大量采样步骤才能得到高质量的结果。而 ENMA 利用 PDE 的物理约束，将演化过程转化为一系列tokenwise 的效率。
关键概念
- \预测的离散网格结构。
- \从初始状态到第 \ 步的特征序列。老实说，
- \辅助参考轨迹。用于提供额外的物理上下文信息。
- \共享的 PDE 参数，但不同初始条件导致不同演化方法。
PDE 与 ENMA 的融合方式
ENMA 将 PDE 求解嵌入到流程中。具体分为两阶段：
- 编码阶段：从原始数据中提取特征并映射到潜在空间，得到编码器输出 \。
- 阶段：利用 tokenwise transformer 对 \ 进行掩码自回归预测，逐步恢复空间位置 \ 上的状态值。
掩码自回归细节
掩码位置只计算损失，这样就能实现局部更新。
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