什么是去噪扩散隐式模型（DDIM）

去噪扩散隐式模型（Denoising Diffusion Implicit Models, DDIM）是一种迭代隐式概率模型，旨在加速采样过程，同时保持生成质量。DDIM与去噪扩散概率模型（DDPM）有相似的训练过程，但其生成过程不再受限于马尔可夫链假设，而是采用非马尔可夫扩散过程。

在DDPM中，生成过程被定义为特定马尔可夫扩散的逆过程，需要模拟许多步骤来生成样本。而DDIM通过跳过中间步骤的方式，实现了更高效的采样过程。具体来说，DDIM在去噪时可以“跳步骤”，从而减少计算步数，加快生成速度。这种改进使得DDIM在图像生成、艺术风格迁移、超分辨率处理等领域具有广泛的应用前景。

此外，DDIM保持了与DDPM相同的边缘噪声分布，但其逆过程是确定性的，这意味着给定初始噪声，输出结果是固定的。这使得DDIM在生成高质量图像时，能够显著减少计算开销