通俗解释
前向过程逐步给图像加高斯噪声直至纯噪声；训练网络预测每一步加入的噪声。生成时从纯噪声出发，反复去噪得到清晰图像。它开启了扩散模型时代。
用在哪里：Stable Diffusion、Imagen、DALL·E 2/3、视频生成
时间轴 · 前置 → 当前 → 后继
01原始论文
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel · 2020
arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API
02知识位置
左边先学；右边是学完它之后可以学的。
左：前置 · 右：后继 · 虚线：相关。看完整关系图 →
03学习资料
官方文档、图解、课程和参考实现，链接都核对过。
04在课程里哪里学
所在学习路线：生成式与前沿研究
给 AI 读 / 数据说明
- 核实状态：已核实，核对于 2026-10-21。
- JSON: /api/learn/algorithms.json (id:
ddpm)