Langevin 역학 샘플링은 낮은 생성 속도로 인해 고품질 샘플을 생성하기 위해 많은 세밀한 반복이 필요하다는 근본적인 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 제어 이론 원리를 사용하여 샘플링 과정을 재해석하는 새로운 샘플링 가속 알고리즘인 PID-controlled Langevin Dynamics (PIDLD)를 소개한다. 에너지 기울기를 피드백 신호로 처리하여 PIDLD는 과거 기울기(적분항)와 기울기 추세(미분항)를 결합하여 에너지 풍경을 효율적으로 통과하고 적응적으로 안정화함으로써 고품질 샘플을 생성하는 데 필요한 반복 횟수를 크게 줄인다. PIDLD는 추가적인 훈련, 데이터 세트 또는 사전 정보가 필요하지 않으며, 모든 Langevin 기반 방법에 즉시 통합될 수 있다. 이미지 생성 및 추론 작업에 대한 광범위한 실험을 통해 PIDLD가 더 적은 단계로 더 높은 품질을 달성하여 Langevin 기반 생성 모델을 효율성이 중요한 응용 분야에 더 실용적으로 만들었다는 것을 입증한다.
