去噪扩散概率模型（Denoising Diffusion Probabilistic Models，DDPM）是一种生成模型，用于生成高质量的数据样本，如图像、音频或文本。其核心思想是通过逐步去除噪声来生成数据样本，这种方法被称为扩散模型。DDPM的工作原理可分为两个主要阶段：正向扩散（加噪）和逆向扩散（去噪）。
在正向扩散过程中，模型从原始数据开始，逐步添加高斯噪声，直到数据样本完全变为噪声。这个过程是一个马尔可夫链，每一步的扩散仅依赖于上一步的数据分布状态。通过这种方式，模型学习如何从原始数据中引入噪声。
在逆向扩散过程中，模型从完全的噪声开始，逐步去除噪声，恢复出原始数据。这个过程也是通过一个马尔可夫链来实现的，每一步的去噪仅依赖于当前的噪声分布状态。通过这种方式，模型能够学习如何从噪声中恢复出原始数据。
DDPM的优点在于其训练过程稳定，生成的图像质量高，多样性强。此外，DDPM的实现不复杂，但其背后的数学原理却非常丰富。DDPM通过逐步迭代地去除引入的噪声，学习从噪声分布中恢复原始数据的概率分布。
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