Translations:Diffusion Models Are Real-Time Game Engines/31/es

donde $ T = {\{ o_{i \leq n},a_{i \leq n}\}} \sim \mathcal{T}_{agente} $, $ x_{0} = {\phi{(o_{n})}} $, $ t \sim {\mathcal{U}{(0,1)}} $, $ \epsilon \sim {\mathcal{N}{(0,\mathbf{I})}} $, $ x_{t} = {\sqrt{\overline{\alpha}_{t}}x_{0} + \sqrt{1 - \overline{\alpha}_{t}}\epsilon} $, $ {v(\epsilon,x_{0},t)} = {\sqrt{\overline{\alpha}_{t}}\epsilon - \sqrt{1 - \overline{\alpha}_{t}}x_{0}} $, y $ v_{\theta^{\prime}} $ es la salida de la predicción v del modelo $ f_{\theta} $. El cronograma de ruido $ {\overline{\alpha}}_{t} $ es lineal, de forma similar a Rombach et al. (2022).