【推导思路】DDIM的ODE形式【论文精读】
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【论文精读】为什么用SDE(随机微分方程)来描述扩散过程 (3.1节，3.2节)
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【论文精读】扩散模型由SDE形式进行采样的2个思路：ODE（概率流采样）, 逆SDE（逆扩散采样）
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【论文精读】快速了解2类扩散模型核心设定：SMLD/NCSN和DDPM（2.1节和2.2节）【符号说明】
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【公式推导】VE和VP的SDE形式由来：由条件分布推导出SDE形式（SMLD和DDPM）（3.4节，附录B）【论文精读】
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【公式证明】DDIM的非马尔科夫前向过程：证明保持汇总步的分布形式不变【附录B】【引理1】
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【论文精读】DDIM使用“非马尔科夫”前向过程的原因：固定模型优化目标【附录A】
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【公式推导】DDPM采样等价于VP对应的逆SDE的一种数值解法【论文精读】【附录E】【P21】
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【论文精读】DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS【DDIM的背景介绍】
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【论文精读】DDIM的定义及采样/生成过程：证明训练目标与DDPM保持一致【4.1】【4.2】【附录C.1】
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【公式推导】如何给扩散模型添加条件控制（学习条件分布），说明有无分类器的指导原则
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【公式证明】扩散模型中的reverse-time SDE是怎么推导得到的呢？
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【论文精读】变分扩散模型VDM的表示和优化思路【3个限制条件的深刻理解】
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【公式推导】如何从VE SDE和VP SDE中进行采样（逆扩散采样器）【论文精读】【附录D.3、附录E】
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扩散模型DM的优化目标ELBO在高斯限制条件（加噪过程）下的最终形式变化思路讲解【白板推导】【去噪分布】】
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【公式推导】命题1：DDIM的ODE形式与VE-SDE的ODE形式保持一致，都为公式(14)【附录B】
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【论文精读】Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective 01【introduction】
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【公式推导】证明：如何用噪声预测模型代替得分函数（基于分数角度score，扩散模型DM优化目标的设定3）【论文精读】【P16-17】
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【公式推导】加噪过程：为什么只需给定时间步t和原图x0就可以直接生成噪图xt【公式详解】【论文精读】
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【公式推导】扩散模型中的去噪过程：如何由纯噪图逐步去噪变清晰，即从x(T)到x(T-1)，推导去噪分布表达式【论文精读】
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【思路讲解】论文标题解释“从统一视角来看扩散模型”3种不同视角下的等价优化目标【预测原图/预测噪声/预测梯度】
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【附录C】如何选择加噪使用的噪声尺度：超参数（alpha，beta）噪声尺度的设定【论文精读】