待验证50% 置信事实精确时间
在DDPM反向过程中，均值μ_θ的表达式为 μ_θ(x_t, t) = (1/√α_t) · (x_t - (β_t / √(1 - ᾱ_t)) · ε_θ(x_t, t))，其中ε_θ是需训练的神经网络。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/26
首次发现
来源
扩散模型入门：从DDPM原理到UNet实战代码
bilibili唐宇迪的AI课堂2026/10/9
涉及实体
相关事实
待验证在DDPM前向过程中，任意时刻x_t的分布可以直接由x₀和t通过公式 x_t = √(ᾱ_t) · x₀ + √(1 - ᾱ_t) · ε 计算，无需逐步迭代。74% 相似待验证该研究以 X_t 为条件生成 X_{t+Δt} 的样本，通过在观测片段上训练使网络隐式学到条件分布 p(X_{t+Δt}|X_t)66% 相似待验证扩散过程的反向SDE可以表示为 dX_t = [f(X_t,t) - g(t)²∇log p_t(X_t)]dt + g(t)dW̄_t66% 相似待验证Continuous-DTW（CDTW）通过可参数化的扭曲函数φ:[0,1]→[0,1]将DTW累计代价重新表达为路径积分的最小化问题62% 相似待验证原始DDPM将反向过程的方差设为固定值，但后续改进版本允许方差也可学习。61% 相似
引用此条事实
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