通过六个简单步骤清晰陈述，简化并阐明噪声扩散概率模型（DDPM）的构建及其工作原理。

Feb, 2024

通过对 DDPM 模型进行简单修改，可以在保持高质量样本的同时达到具有竞争力的对数似然值，并学习反向扩散过程的方差，从而使用数量级更少的正向传递采样。使用精度和召回率比较 DDPM 和 GAN 模型的性能，并证明这些模型的样本质量和似然值可以与模型容量和训练计算平稳地提高。

Feb, 2021

该论文提出了新的双边去噪扩散模型（BDDMs）来提高样本生成的质量和速度，其可以更加高效和简单地训练，以及进一步优化先前训练好的模型。

Aug, 2021

Fast-DDPM 是一种简单而有效的方法，可同时提高训练速度、采样速度和生成质量，通过仅使用 10 个时间步进行训练和采样，相比 DDPM，Fast-DDPM 能够在医学图像生成任务中优于基于卷积网络和生成对抗网络的当前最先进方法，并将训练时间缩短了 5 倍，采样时间缩短了 100 倍。

May, 2024

高分辨率图像生成中的噪声扩散概率模型（DDPM）是研究的关键，通过引入扩散状态空间模型（DiffuSSM）架构来处理高分辨率图像的生成和表示，从而显著降低计算复杂度，并展示了与使用注意力模块的扩散模型相媲美甚至优于的生成图像质量和计算效率。

Nov, 2023

通过匹配隐式和显式因素，我们提出了一种新的方法，以解决生成模型中的采样难题，该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。

Jun, 2023

本文介绍了直接去噪扩散模型（DDDM）：一种生成逼真图像的简单且通用方法，具有少步采样的特点，同时保留了多步采样以获得更好的性能。DDDM 不需要精心设计的采样器或预训练的蒸馏模型，而是以自身的先前训练迭代生成的估计目标为条件进行扩散模型的训练，通过考虑前一时间步生成的样本来引导迭代生成过程。我们还提出了 Pseudo-LPIPS，一种对各种超参数值更鲁棒的新型度量损失。尽管简单，该方法在基准数据集上表现出强大的性能。我们的模型在 CIFAR-10 上分别以一步采样和两步采样的 FID 分数为 2.57 和 2.33，超越了 GAN 和蒸馏基模型获得的分数。通过将采样扩展到 1000 步，我们将 FID 分数进一步降低到 1.79，与文献中的最先进方法相一致。在 ImageNet 64x64 上，我们的方法与主要模型相当。

May, 2024

本文提出了基于去噪扩散概率模型的无线通信方案，旨在解决实际应用中的硬件损伤、信道失真和量化误差等非理想因素，提供低信噪比下的网络韧性、对不同硬件损伤水平和量化误差的近不变重建性能，以及抵抗非高斯噪声的强大分布外表现，并通过余弦相似度和均方误差（MSE）评估与传统深度神经网络（DNN）接收机相比的超过 25 dB 改进的重建性能。

Oct, 2023

本文介绍了一种基于 Markovian 过程的 Upsampling Diffusion Probabilistic Model（UDPM），相较于传统的 Denoising Diffusion Probabilistic Models（DDPM），它在降低潜变量维度的同时，仅需 7 个扩散步骤即可生成 $256 imes 256$ 的高清图像。

May, 2023

本文描述了一种更高效的迭代隐式概率模型 —— 去噪扩散隐式模型（DDIMs），通过构建一类非马尔科夫扩散过程来加速采样过程，相对于去噪扩散概率模型（DDPMs）可以使采样速度提升 10 倍至 50 倍。这种模型可以用于图像生成和语义意义化的图像内插。

Oct, 2020