待验证50% 置信事实精确时间
扩散模型推理速度较慢，通常需要数十步去噪迭代才能生成一张图像，这催生了DDIM、DPM-Solver等加速采样算法
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/20
首次发现
来源
相关事实
待验证2020年DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）在图像生成领域开创了通过逐步加噪—逐步去噪实现高质量生成的范式77% 相似待验证一致性模型试图将扩散模型多步去噪过程压缩至1-4步完成，理论上可将推理速度提升10-50倍76% 相似待验证扩散模型在生成图像时通常需要数十到数百个去噪步骤，每一步由U-Net或Transformer网络预测噪声分量73% 相似已验证扩散模型通过在海量图像数据上训练，学会了从随机噪声中逐步去噪生成图像的能力73% 相似待验证扩散模型的理论基础由 Song Yang 等人在 2020 年通过随机微分方程（SDE）框架统一阐明，概率流 ODE 的发现使确定性采样成为可能，催生了 DDIM 等加速采样方法，将采样步数从 1000 步压缩至 10-50 步73% 相似
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