生成扩散模型漫谈（一）：DDPM = 拆楼 + 建楼 - 科学空间|Scientific Spaces
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首先，我们想要做一个像GAN那样的生成模型，它实际上是将一个随机噪声zz变换成一个数据样本xx的过程
DDPM做生成模型的过程，其实跟上述“拆楼-建楼”的类比是完全一致的，它也是先反过来构建一个从数据样本渐变到随机噪声的过程，然后再考虑其逆变换，通过反复执行逆变换来完成数据样本的生成，所以本文前面才说DDPM这种做法其实应该更准确地称为“渐变模型”而不是“扩散模型”。
DDPM会选择适当的αtαt形式，使得有α¯T≈0α¯T≈0，这意味着经过TT步的拆楼后，所剩的楼体几乎可以忽略了，已经全部转化为原材料εε
DDPM的采样每次都从一个随机噪声出发，需要重复迭代TT步来得到一个样本输出
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