生成式模型

扩散模型（Diffusion model）起源于非均衡动力学，包括两个过程：前向过程和反向过程

前向扩散过程中，模型将输入数据逐渐转换为噪声数据，这一过程通过添加高斯噪声实现，每一步添加的噪声量都是可控的，通过连续添加噪声，模型可以得到数据在不同噪声水平下的表示。

在反向生成过程中，模型试图从噪声数据中恢复出原始数据。