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「加噪过程」找到 2 条内容
按专题浏览 →匹配标题与标签：DDPM 为什么随机采样时间步? 从训练稳定性和生成质量角度解释加噪与去噪设计原理 模型架构 扩散模型 DDPM 加噪过程 训练稳定性 生成模型 2026真题 DDPM 训练 随机时间步 扩散模型去噪 大模型架构与原理 百度
匹配正文：建模视角 DDPM 定义离散前向马尔可夫加噪过程 q(x_t|x_{t-1})，并学习反向去噪转移。常见简化目标随机采样一个时间步 t，由闭式边缘 q(x_t|x_0) 一次构造 x_t，让网络预测噪声、score 或等价参数；不是每个训练样本顺序跑完一千步。 Flow Matching 在连续归一化流 ODE dx_t/dt=v_t(x_t) 下，预先选择从基分布到数据分布的概率路径，并回归该路径的条件向量场。它可选择 diffusion conditional path，…
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