介绍并举例下述。Langevin 动力学，像素值级别，图像的负对数似然，

这是一些与 `stable-diffusion` 库中 `plms.py` 模块实现的概率级联模型（PLMS）相关的概念。

1. Langevin 动力学：Langevin 动力学是一种随机微分方程，用于描述粒子在随机噪声作用下的运动。在 PLMS 中，Langevin 动力学被用于模拟生成图像的过程，其中噪声项用于引入随机性，从而增加生成图像的多样性。Langevin 动力学的参数包括噪声强度、扩散系数和漂移力等。

2. 像素值级别：在 PLMS 中，生成图像的像素值被划分为多个级别，每个级别内像素的值被限定在一个范围内，并对每个级别定义一个分段函数。这种分段函数的定义方式可以增加生成图像的自由度，从而使得生成的图像更加丰富多样。

3. 图像的负对数似然：在 PLMS 中，用于训练模型的损失函数是生成图像的负对数似然。该损失函数的定义方式可以使得生成的图像尽可能接近真实数据的分布，从而提高模型的生成能力。具体来说，负对数似然是指生成图像的对数似然函数取负数，即越接近真实数据的分布，负对数似然的值就越小。

举个例子，假设我们要使用 PLMS 生成一张 28x28 的手写数字图片。首先，我们将像素值划分为 10 个级别，每个级别内像素的值被限定在一个范围内。然后，对于每个级别，我们定义一个分段函数，并对每个级别的分段函数建立一个 Langevin 系统。在训练过程中，我们使用 MNIST 数据集中的手写数字图片作为训练数据，通过最小化生成图像的负对数似然来调整每个级别的分段函数和 Langevin 系统的参数。最终，我们可以使用 PLMS 生成新的手写数字图片，从而实现图像生成的功能。