我们在NeurIPS 2023发表的论文基于最优传输理论提出了离散概率流扩散模型，从理论和技术上保证离散扩散模型的采样可控（有十多页的数学证明），使得图像生成的不确定性降低55%，代码也已经公布，感兴趣的朋友可以关注下：
https://github.com/PangzeCheung/Discrete-Probability-Flow