DDIM通过构造非马尔可夫反向过程，在保持边缘分布一致性的前提下，将扩散模型采样速度提升数十倍。其核心在于设定方差参数σ_t=0，使随机过程退化为确定性ODE，实现跳步采样与轨迹可逆。这种"逆向工程"不仅保留了生成质量，还支持图像编辑等新功能，为扩散模型开辟了新方向。

本文简要回顾了扩散概率模型（DDPM）的核心原理与实现。前向过程通过逐步添加高斯噪声将数据破坏为纯噪声，利用重参数化技巧实现任意步的直接采样。模型训练采用U-Net预测噪声，通过最小化预测噪声与真实噪声的MSE损失进行优化。逆向过程则从纯噪声出发，利用训练好的模型逐步去噪还原数据，通过数学公式和随机噪声迭代生成最终结果。代码示例展示了关键步骤的实现，包括噪声采样、损失计算和反向采样过程。

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性降维技术，由Laurens van der Maaten和Geoffrey Hinton于2008年提出，主要用于高维数据的可视化和聚类分析。

GAT!图注意力卷积网络。