CDM

它能帮你完成什么

让离散扩散模型在采样时更快地朝着高奖励结果走。

把原本每一步都要用蒙特卡洛估计的奖励引导，训练成一次前向就能复用的 twist head，官方代码覆盖毒性文本、调控 DNA、蛋白质设计和扩散语言模型对齐。

• 官方仓库实现 Contrastive Distribution Matching，用于离散扩散模型中的 amortized sequential Monte Carlo 奖励引导。
• README 与代码覆盖毒性文本、调控 DNA、蛋白质设计和扩散语言模型对齐方向；当前只完成官方仓库核验，未运行实验。