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第 7 期:DDPM 采样提速方案:从 DDPM 到 DDIM

本期关键词:采样加速、DDIM 推导、可控性提升、伪逆过程、代码实战

前情回顾:DDPM 的采样瓶颈

在前几期中,我们构建了一个完整的 DDPM 生成流程。但是你可能已经发现:

生成一张图像太慢了!!!

原因是:
DDPM 要在 T 个时间步中一步步地去噪,从 x_T → x_0。而通常 T 至少为 1000,采样一次就意味着 1000 次前向推理,非常耗时!

目标:更快的采样方法!

本期,我们引入一种“非随机”的采样机制 —— DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)

它能在 保留图像质量的同时,将采样步骤从 1000 步减少到几十步!
比如 T=1000 → 50,加速 20 倍+

数学推导:DDIM 与 DDPM 的关系

DDPM 复习公式

我们知道在 DDPM 中,每一步的去噪过程是:

其中 z 是随机噪声。DDIM 做的事就是:

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