扩散过程是一个给图片逐渐添加噪声直至完全淹没的过程，在这个过程中，训练一个网络预测噪声。如果噪声预测得非常准确，那么从一个含有噪声的图片中减去预测的噪声，就能恢复原图。扩散模型（diffusion probabilistic model）本质上是一种马尔可夫链（Markov chain），使用变分推断（variational inference）进行训练。下一状态的概率分布只能由当前状态决定，即给