standard dm的一些实现的疑问和请教

[CBQ-1223]

大佬您论文中说的standard dm的实现，有几个具体细节想请教您，因为想复线一下：
1.您是在room上做的没在maptr上实验哈
2.我理解你说的就是训练时 standard dm的实现：相当于改变两个数值，sigma_guide = 1.0,mu_guide = 0.0,然后想请教下损失函数是没有变化吗，还是每个gt加噪的实例预测X0然后和原本这个gt的坐标算loss，因为GS-DM没有训练分类损失， standard dm也没有这部分吗
3.推理时的standard dm，按论文中说的是从标准高斯噪声采样，那么这是坐标，请问类别信息会预测吗，具体是怎么得到类别预测的呢
超级感谢大佬答疑解惑

[woodfrog]

1. 其实两个数据集都跑了，结论差不多，在正文ablation study里就只放了一种。
2. 对，就是去掉了guidance network相关的东西，其他没有变化，loss就是和原本edm一样的loss。你说的分类损失指的是RoomFormer/MapTR里每个vertex是否存在的loss吧？这个standard DM也是基于proposal generator给出的room/vertex数量的，没有去同时处理离散和连续变量。
3. 同上，类别信息是用的RoomFormer/MapTR的结果。

你再有别的问题的话直接email我吧

[CBQ-1223]

好的,谢谢大佬!!!