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量子去噪扩散模型作为生成式量子机器学习的新兴框架展现出强大潜力。该研究团队通过引入条件机制拓展了该模型，实现了从多目标分布中生成量子态的能力。该方法通过共享不同量子态类别间的参数，避免了为每个分布单独训练模型的需求。研究人员通过涵盖单量子比特生成任务、纠缠态制备及多体基态生成的数值模拟验证了该方案，条件机制使目标态生成误差最高降低了一个数量级。最后，该工作通过消融实验量化了关键超参数对模型性能的影响。