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http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2212.09748v2

3.1
首先是介绍DDPM算法.

高斯扩散模型是一个前向的往真实数据中加入噪音的过程:
\(x_0:q(x_t|x_0)=N(x_t;\sqrt{\hat{\alpha_t}}x_0,(1-\hat{\alpha_t})\))
\(\hat{\alpha_t}\) 是超参数

上面公式可以写作
\(x_t=\sqrt{\hat{\alpha_t}}x_0+(1-\hat{\alpha_t})\epsilon_t\), 其中 \(\epsilon_t \sim N(0,1)\).