模型
DDPM（去噪扩散概率模型）
DDPM（去噪扩散概率模型）是一种生成模型，通过逐步去噪从噪声中生成数据，解决高质量图像生成问题。它代表工作如OpenAI的GLIDE，应用于图像合成和编辑，是扩散模型的基础。
详细解释
DDPM定义前向扩散过程逐步加噪，然后学习反向去噪过程生成样本。背景是GAN训练不稳定，扩散模型提供稳定训练和高质量生成。技术包括噪声调度、U-Net架构和变分推断，后续改进如DDIM加速采样。
别名与相关写法
ddpm
DDPM（去噪扩散概率模型）是一种生成模型，通过逐步去噪从噪声中生成数据，解决高质量图像生成问题。它代表工作如OpenAI的GLIDE，应用于图像合成和编辑，是扩散模型的基础。
DDPM定义前向扩散过程逐步加噪，然后学习反向去噪过程生成样本。背景是GAN训练不稳定，扩散模型提供稳定训练和高质量生成。技术包括噪声调度、U-Net架构和变分推断，后续改进如DDIM加速采样。