DDPM
总体训练原理
讲得很好：每次都是输入t和noise-x的图像，预测noise之后得到和加入的noise比较；
推理的时候是给一个xt-全部都是噪声和t，然后t--去噪；每次都是随机生成的噪声，每一次减噪都是对应该随机噪声的model了之后的结果，每次生成的图都不一样。
deblur diffusion原理
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