近年来，扩散模型（Diffusion Models）在高维生成领域迅速崛起，成为图像生成、分子设计、机器人轨迹生成等多个领域的重要工具。其基本原理是从简单的高斯噪声出发，通过逐步去噪、恢复数据分布，从而生成逼真且丰富的结构化数据。然而，尽管扩散模型在生成效果上取得了显著突破，实际工程和应用中，我们往往不仅关心生成结果的真实性，更关注生成对象在特定任务或场景中的表现。譬如在机器人路径规划、化学分子对接、视觉语言模型辅助设计等领域，一个生成样本是否能够取得较高的任务评分或者符合特定需求尤为重要。传统的基于梯度的指导采样方法由于对奖励函数的可微性有较高要求，限制了其适用范围。与此同时，进化算法如交叉熵方法（Cross-Entropy Method, CEM）和协方差矩阵适应进化策略（CMA-ES）等，则能够通过样本评分直接优化目标，但在原始数据空间操作效率低下，容易产生大量无效或者无意义的样本，导致计算资源浪费和收敛缓慢。
针对这一挑战，Diffusion Elites算法应运而生，巧妙结合了扩散模型的强大先验表达能力与进化策略的黑盒优化优势。它通过在扩散模型的潜在空间中施加进化搜索，有效避免了在原始数据空间中的盲目探索，实现了任务导向的高效样本优化。Diffusion Elites方法的核心思想十分简洁，首先以标准正态分布采样一批潜在向量，利用预训练的扩散模型将其映射为高维结构化样本；随后，通过对样本应用目标任务的奖励函数进行评分，无需奖励函数具备可微性；接着选择表现最优的精英群体，重新拟合潜在空间的高斯分布参数，逐步收紧搜索范围。重复上述过程，算法逐渐将潜在向量引导至对应高质量目标样本的分布区域，从而实现高效、稳定的优化收敛。该方法不仅理论简单，而且具有天生的并行性优势。采样、解码、评分等步骤均可批量独立运行，完全支持大规模分布式计算。
对于奖励函数可任意复杂且不可微的场景，Diffusion Elites均能胜任，从世界模型评估、物理模拟到基于视觉语言模型的复杂指标均可灵活接入。由于潜在空间维度远低于原始空间，搜索效率大幅提升，同时每个采样点均落在潜在数据流形附近，避免了无效样本浪费。具体来说，Diffusion Elites启动时潜在空间初始化为标准高斯，然后每一轮从当前高斯分布采样大量潜在向量，利用扩散模型的去噪流程生成对应样本。接着通过预定奖励函数对样本进行评估，并根据得分选择表现优秀的精英潜在向量。通过最大似然估计重新拟合这些精英的均值和协方差，更新潜在分布参数，告别传统进化方法中高维无序搜索导致的效率低下问题。随着迭代深入，算法能够迅速收敛到满足任务需求的潜在空间局部最优区域，实现任务导向优化的同时保证生成质量。
Diffusion Elites的另一个突出特点在于对奖励函数的无限制。它打破了传统扩散模型基于梯度引导采样的局限，使得任何非微分、黑盒甚至高成本计算的评分机制均可以灵活应用。无论是基于复杂物理引擎的仿真结果，还是依赖大语言模型或视觉语言模型的判别结果，都能无缝接入，极大拓展了应用边界。同时，利用较粗糙的去噪步骤加速迭代过程、只在最终收敛后进行高质量采样，进一步提升算法实用性能。该方法极其适合大规模分布式环境，能够进行横向扩展并结合多岛模型异构进化，充分利用现代计算资源。Diffusion Elites不仅具备理论上的简洁优雅，还能通过极少的代码实现示范，套用现代PyTorch等框架轻松完成大规模实验。
在实际应用中，Diffusion Elites已经成功验证了在机器人轨迹规划等连续动作空间的有效性。例如通过构造一批基于运动模型生成的初始轨迹，训练扩散模型捕捉轨迹空间结构后，Diffusion Elites能够有效地通过迭代筛选，生成贴近预设目标点的高质量轨迹，完美避免了直接约束扩散过程带来的路径不连续问题。同时，该方法在图像合成和分子设计等领域的潜力也令人期待。随着结合更先进的潜在空间建模方法、混合分布拟合策略的研究推进，Diffusion Elites还可以突破当前单一高斯假设限制，更好地探索复杂多模态潜在空间结构。总之，Diffusion Elites将扩散模型的强大生成能力和进化算法的灵活黑盒优化优势巧妙融合，为实现高效可扩展的任务导向生成和优化开辟了一条全新路径。它不仅简洁易实现、可平行化扩展，还不依赖于奖励函数的可微分性，具备极高的实用价值和研究潜能。
未来，随着更多公开代码和开源生态构建，必将在人工智能生成设计、机器人控制、多模态融合等前沿领域掀起新一轮创新浪潮。
