量子扩散模型用于夸克与胶子喷流生成

扩散模型在图像生成领域展现出显著的成功，但训练过程计算密集且耗时。本文引入一种新型扩散模型，利用量子计算技术以缓解计算挑战并提升高能量物理数据中的生成性能。该完全量子扩散模型在前向过程替换高斯噪声为随机酉矩阵，并在去噪架构中的 U-Net 中嵌入变分量子电路。我们在来自大型强子对撞机的结构复杂的夸克与胶子喷流数据集上进行评估。结果表明，完全量子和混合模型与类似的经典模型在喷流生成方面表现具有竞争力，凸显了在机器学习问题中运用量子技术的潜力。