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DiffusionModel


サンプリングに時間がかかるモデルであるため、サンプリングを改良して行うモデルが以下の３つである。
1. 元のモデル(DDPM)
2. 改良したもの(DDIM)(https://arxiv.org/pdf/2010.02502.pdf)
    サンプリングの際のノイズを０にして考えて生成を行う方法
    q(t)の関数を単純に変形し、乱雑さを考慮する項を０として行うことで計算量の削減を行なっている。
    qの過程がマルコフ過程ではなく直接的に導出することが擬似的に可能になるため、反対の過程の関数を一位的に求めることができる。
    サンプリングの過程(ノイズから画像を生成する過程)が一回で済む。
    このため、サンプリングの高速化が可能になる。
    
3. Improved DDPM(https://arxiv.org/pdf/2102.09672.pdf)
    ノイズのスケジュール（サンプリングの周期を飛ばし飛ばしにして行う方法）を変化させて行う方法。
    損失関数を改良して、学習する関数をΣθとすることで学習を行い
    ステップ数をTからSへと変化させる。サンプリングを[T/S]ステップ毎にサンプリングを行う。ステップ数を減らすことで高速化させる手法である。
    さほど大きな損失を生まず、高速なサンプリングが結果的に可能になる。