Diffusion扩散模型介绍

关于扩散模型（Diffusion Models）有很多种理解，除了本文介绍的离散时间视角外，还有连续时间视角、概率分布转换视角、马尔可夫链视角、能量函数视角、数据增强与重建视角等。
本文的介绍是基于denoising diffusion probabilistic model （DDPM），DDPM已经在（无）条件图像/音频/视频生成领域取得了较多显著的成果，现有的比较受欢迎的的例子包括由OpenAI主导的GLIDE和DALL-E 2、由海德堡大学主导的潜在扩散和由Google Brain主导的图像生成。

模型推理结果

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