DDPM：重新定义图像生成的革命性技术

DDPM：Denoising Diffusion Probabilistic Models

摘要：去噪扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Models, DDPM)是近年来最具突破性的生成模型之一。本文将深入探讨DDPM的理论基础、数学原理，并通过完整的PyTorch实现，带你从零开始理解这一改变AI图像生成格局的技术。

🌟 引言：从"加噪"到"去噪"的哲学思考

想象一下，如果让你用最简单的方法毁掉一张完美的照片，你会怎么做？答案很简单：加噪声。但如果要求你从一堆噪声中恢复出一张清晰的图片呢？这听起来几乎不可能，但这正是DDPM做的事情。

DDPM的核心思想就像是"时间倒流"的魔法：

• 前向过程：逐步向图片添加噪声，直到变成纯噪声
• 反向过程：学习如何从噪声中一步步恢复出原图