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DiScoFormer是一个单一的Transformer模型，能够仅通过一次前向传播，从一组数据点中同时估计分布的密度和分数，无需重新训练，克服了以往方法在泛化性和准确性之间的权衡。

本文认为，当目标分布处于分布外时，基础条件扩散模型在组合生成方面根本失败，原因是分数估计误差，并且推理时的校正无法完全补偿。