# 去噪擴散機率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model）

去噪擴散機率模型（DDPM）是一種生成模型，通過逐步添加高斯噪聲破壞資料，然後學習逆向過程，從噪聲中重建資料，實現高品質的資料生成。

## 完整說明

去噪擴散機率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM）是一種生成模型，它通過一個前向擴散過程逐步向資料中添加高斯噪聲，直到資料完全變成噪聲。然後，模型學習一個逆向的去噪過程，從純噪聲開始，逐步去除噪聲，最終生成新的資料樣本。DDPM 以其生成高品質圖像的能力而聞名。

## 常見問題

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