``` def prepare_noise_schedule(self): return torch.linspace(self.beta_start, self.beta_end, self.noise_steps)```解释一下

`prepare_noise_schedule` 函数在Diffusion模型中起到关键作用。它返回的是一个从`self.beta_start`到`self.beta_end`之间均匀分布的线性梯度，总共有`self.noise_steps`步。这些`beta`值在diffusion过程中扮演着时间尺度参数的角色，它们决定了噪声随时间逐渐增加的程度。具体来说，在训练扩散模型时（如UNet示例[^1]），这个函数用于生成一组与时间相关的噪声级别，以模拟真实世界图像数据的逐渐失真过程。这是DDPM（深度分层潜在变分建模）算法的一个重要组成部分。

举个例子，如果你有：

class Diffusion(DiffusionModel):
    def __init__(self, img_size=64, beta_start=0., beta_end=1., noise_steps=1000):
        super().__init__()
        self.img_size = img_size
        self.beta_start = beta_start
        self.beta_end = beta_end
        self.noise_steps = noise_steps

    def prepare_noise_schedule(self):
        return torch.linspace(self.beta_start, self.beta_end, self.noise_steps)

那么调用 `noise_schedule = self.prepare_noise_schedule()` 后，`noise_schedule` 将是一个长度为`noise_steps`的一维张量，每个元素对应于从`beta_start`到`beta_end`变化过程中的一小段时间点上的噪声水平。这在实际的反向传播中用来逐步还原原始图像。