DDIM 是如何加速 DDPM 的？

DDIM：

1. 输入 （比如 的纯噪声）。
2. 网络预测出里面的噪声 。
3. 倒推出当前的粗糙原图 。
4. 按下一个时间步（如 ）的配比，把 和 重新混成 。
5. 把 当作新的输入，跳到 重复上述步骤……
6. 到了最后一步（），噪声比例彻底降为 0，剩下的就是真正清晰的 。

核心：用的噪声依然是上一瞬间网络看见的那个 。它只是把同一个原图估计和同一个噪声，重新调配了混合比例

DDPM:

• 算出当前预估的 之后，在调配下一步 时，必须重新调用随机数生成器（从标准高斯分布里现场抓一把全新的随机数 ）掺进去。
• 后果：每一步都有新的随机扰动，生成路径是抖动的、不可逆的，且不能大跨步跳跃。