DDPM：去噪扩散概率模型
扩散模型是一类概率生成模型，它通过注入噪声逐步破坏数据，然后学习其逆过程，以生成样本。目前，扩散模型主要有三种形式：去噪扩散概率模型[2,3] (Denoising Diffusion Probabilistic Models, 简称DDPMs)、基于分数的生成模型[4,5] (Score-Based Generative Models,简称SGMs)、随机微分方程[6,7,8] (Stochastic Differential Equations,简称Score SDEs)。