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量子扩散模型（QDMs）是生成式人工智能领域的新兴范式，旨在利用量子特性提升经典模型的性能。然而，受限于近期量子设备的局限，现有算法难以实现规模化扩展。基于此前关于量子扩散模型的研究基础，该研究团队在此提出并实现了两种受物理学启发的协议。第一种协议采用量子随机游走形式体系，研究表明：在前向过程中量子动力学与经典动力学的特定相互作用，能够生成统计鲁棒性更强的模型，其产生的MNIST图像集弗雷歇起始距离（FID）优于纯经典动力学方法。第二种方案通过在仅含四个量子比特的真实IBM量子硬件上，开发出利用本征噪声生成图像的算法。这项工作或将成为开启量子生成式人工智能新范式的起点——该团队将量子噪声视为可利用资源而非需要缓解或校正的干扰因素，为大规模算法开辟了全新路径。