DDPM和DDIM的区别

DDPM（Diffusion Probabilistic Models）是一种基于随机扩散过程生成样本的深度学习模型，它通过逐渐添加噪声并将数据从分布的边缘推至中间来生成数据。这个过程中包含了逆向的过程，即去扩散，使得模型能从给定的噪声逐步恢复出原始信号。

而DDIM（Deterministic Diffusion Inference Model）是在DDPM的基础上提出的改进版本，它采用了确定性的反向传播步骤，而不是像DDPM那样依赖于采样过程。DDIM通常更快，并且理论上能提供更精确的生成结果，因为它消除了随机性带来的不确定性，尤其是在需要大量样本生成的时候。

简而言之，DDPM是基于随机过程的生成模型，而DDIM是对其的一种优化，提高了效率并保证了更高程度的可控性。