Модели Вольтерры предлагают непрерывный временной подход на основе счёта, используя дробные ядра для введения шума, зависящего от пути, что избегает памяти-независимого шумирования в традиционных моделях диффузии. Подход вводит конечномерные марковские подъемы и доказывает оценки квадратичной ошибки, демонстрируя улучшенную генерацию на MNIST и потенциал для естественных изображений, при этом бридж-сэмплер повышает стабильность для более крупных моделей.