理解 DDPM 和 DDIM

扩散模型，特别是 DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）和 DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models），是一种强大的生成模型，通过逐步添加噪声并学习去噪过程，从真实数据生成新图像或音频。DDPM 依赖于随机的反向去噪过程，而 DDIM 则采用确定性反向过程，提升了生成效率，允许更少的步骤生成高质量图像。这些模型在图像生成领域展现出显著的能力，为创作提供了新的可能性。

分类：科研/生成式

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