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通过随机噪声生成目标语料

（没找到语料例子，暂时用图像例子代替）

Diffusion Model 2021年很火爆，以前总说GAN,现在改朝换代了?

孰是孰非还得再等等，目前来看主流的生成模型E经不昨用GAN了，最新的都是Diffusion Model。
GAN要训练俩网络,感觉难度较大，容易不收敛，而且多样性比较差,只关注能骗过判别器就得了。
Diffusion Model用一种更简单的方法来诠释了生成模型该如何学习以及生成，其实感觉更简单。

模型训练

这里咱们先看前向过程，其实就是不断往输入数据中加噪声，加的噪声越来越大，最后就快变成了个纯噪声
每一个时刻都要添加高斯噪声,后一时刻都是由前一刻是增加噪声得到
其实这个过程可以看过咱们不断构建标签(噪声)的过程,后续会用到

如何得到Xn时刻的分布？

模型预测

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