La guía es una piedra angular de los modelos de difusión modernos, desempeñando un papel fundamental en la generación condicional y mejorando la calidad de las muestras incondicionales. Sin embargo, los enfoques actuales para la programación de la guía, es decir, determinar el peso de guía apropiado, son en gran medida heurísticos y carecen de una base teórica sólida. Este trabajo aborda estas limitaciones en dos frentes. Primero, proporcionamos una formalización teórica que caracteriza precisamente la relación entre la fuerza de la guía y la confianza del clasificador. Segundo, basándonos en esta percepción, introducimos un marco de control óptimo estocástico que plantea la programación de la guía como un problema de optimización adaptativa. En esta formulación, la fuerza de la guía no es fija, sino que se selecciona dinámicamente en función del tiempo, la muestra actual y la clase de condicionamiento, ya sea de manera independiente o en combinación. Al resolver el problema de control resultante, establecemos una base fundamentada para una guía más efectiva en modelos de difusión.
Azangulov et al. (Sun,) estudiaron esta cuestión.