虽然没见过，但是每个答辩老师前面都放了个牌子，上面有写他们的名字。
车伟强这三个字他可谓是如雷贯耳，上过他课的，没一个说他好话的，历届毕业答辩，只要有他在的组，挂掉的人数都是最多的。
光是对上他的眼神，孙乐驹手心就直冒冷汗。
车伟强皱着眉头，声音带着一股压迫感：“你的摘要里有写到，你论文的创新点之一是你提出的‘自适应推理机制’，
在显著降低扩散模型采样步数的同时，保持了与基准模型相当的psnr性能，甚至略有提升。
我的第一个问题，你的基线对比模型是标准的、需要1000步采样的扩散模型，但是我们都知道，
业界为了加速扩散模型，早已有uniform subsampling这样的方法，在你的实验结果里我并没有看到相关的对比实验，
如果你的性能甚至不如uniform subsampling，那你这项工作的意义又在哪里。
第二个问题，关于收敛性与理论保证，扩散模型的理论基础建立在tweedie公式和随机微分方程的推导之上，
但是你的‘自适应推理’动态地修改了采样链，这实质上破坏了原扩散模型预设的采样过程，
你有没有通过实验来观测采样过程中的特征分布变化，比如用t-sne可视化一下不同步数的特征？
或者对其从理论上进行证明？但是在你的论文里我并没有看到其中任何一种？”
第一个问题孙乐驹还能听得懂，毕竟uniform subsampling他也知道，他也确实没有做这部分的实验，他认了，
但是第二个问题他就有点听天书了，做过深度学习的都知道，
他们这些研究生哪会对这些数学公式有很深的了解？基本都是找一个模块安到自己的模
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