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一、扩散模型介绍

        扩散模型（Diffusion Model）是一种生成模型，最近在图像生成、视频生成、语音合成等领域取得了显著的进展。与传统的生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）不同，扩散模型通过逐步将噪声添加到数据并反转这一过程来生成新样本

二、扩散模型的基本原理

扩散模型的基本思想可以分为两个过程：正向扩散过程和反向生成过程。

1. 正向扩散过程（Forward Diffusion Process）：

   • 这个过程从一个真实的样本数据开始，逐步向样本添加噪声，生成一系列的中间状态​,​​​,…,​​，最终达到一个