DiFA提出一种无需重新训练的扩散模型推理框架，将反向采样中的连续数据预测视为相关观测，并借鉴卡尔曼滤波构建符合前向统计结构的时间共识。方法结合噪声水平兼容性、结构一致性与偏差引导，在CIFAR-10和ImageNet上报告了FID、IS及FD-DINOv2指标提升。
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