虽然在实验中所有的模型都是用T=1000的扩散步骤训练的,但他们观察到,当S较小时,DDIM(\eta=0)可以产生质量最好的样本,而DDPM(\eta=1)在小S上表现得更差。当我们有能力运行完整的反向马尔科夫扩散步骤(S=T=1000)时,DDPM确实表现更好。使用DDIM,可以训练扩散模型到任意数量的正向步骤,但只从生成过程中的一个步骤子集
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