总结
扩散模型用于学习从一个分布到另一个分布的转换。图像生成中，学习白噪声（高斯分布）到图像数据分布的转换。
其原理可从不同视角进行分析：PPDM、SDLD以及SDE。
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PPDM：从变分自编码器VAE开始，将变分自编码器的encoder-decoder步骤，离散化为正向过程和逆向过程的多个时间步。
- 正向方程
- 逆向方程
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SMLD：结合朗之万动力学，将PPDM的目标函数，转换为SDLD形式。
- 正向方程
- 逆向方程
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SDE：将扩散模型转换为随机微分方程形式。
- 正向方程
- 逆向方程
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扩散模型用于学习从一个分布到另一个分布的转换。图像生成中，学习白噪声（高斯分布）到图像数据分布的转换。
其原理可从不同视角进行分析：PPDM、SDLD以及SDE。
PPDM：从变分自编码器VAE开始，将变分自编码器的encoder-decoder步骤，离散化为正向过程和逆向过程的多个时间步。
SMLD：结合朗之万动力学，将PPDM的目标函数，转换为SDLD形式。
SDE：将扩散模型转换为随机微分方程形式。