DDPM算法原理部分： 简述DDPM的算法流程：初始化：从带噪声的图像开始。 正向扩散：逐步向数据添加高斯噪声，直到数据完全转化为无结构的噪声。 反向去噪：通过模型预测并逐渐去掉每一步加入的噪声，还原得到无噪声的图像。 训练：使用反向传播算法更新模型参数，以最小化正向和反向过程之间的差异。 测试：对新的高噪声图像应用训练好的模型进行去噪。 实现DDPM是否需要什么条件：马尔可夫链：DDPM使用马尔
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