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# 3.1 章节概述

有时，只考虑一些事务最简单的情况反而会更有助于理解其工作原理。我们将在本章中进行尝试，从一个简单的扩散模型开始，了解不同部分的工作原理，然后再对比它们与更复杂的实现有何不同。
首先，我们将学习如下知识点：
- 损坏过程(向数据添加噪声)；
- 什么是UNet模型，以及如何从零开始实现一个简单的UNet；
- 扩散模型训练；
- 采样理论。

然后，我们将对比我们的版本与使用diffusers库中DDPM实现的区别，知识点如下：
- 对小型UNet模型的改进；
- DDPM噪声计划；
- 训练目标的差异；
- timestep调节；
- 采样方法。

值得注意的是，这里的大多数代码都是为了说明与讲解，我不建议直接将其用于自己的工作(除非你只是为了学习而尝试改进本章展示的示例)。