拡散モデル
スコア関数はnoising-denoisingによって学習可能である。
分類器誘導型の拡散モデルでは p ( x | y ) {\displaystyle p(x|y)} から標本抽出を行うが、これは最大事後確率による推定値 arg  max x p ( x | y ) {\displaystyle \arg \max _{x}p(x|y)} の周辺に集中することになる。もしモデルを最尤推定値 arg  max x p ( y | x ) {\displaystyle \arg \max _{x}p(y|x)} に強制的に近づけたいのであれば、以下の式を用いればよい。
ここで β > 0 {\displaystyle \beta >0} は逆温度とみなすことができる。拡散モデルの文脈においては、 β {\displaystyle \beta } は誘導スケールと呼ばれることが多い。 β {\displaystyle \beta } が大きいほど、モデルに対して arg  max x p ( y | x ) {\displaystyle \arg \max _{x}p(y|x)} 周辺に集中した分布からの標本抽出を強制する。これはしばしば生成される画像の品質を改善する。 温度の導入は、SGLDにおいて
とおくだけで実現できる。