深度学习的魅力在于，一旦有新的任务在某些架构上获得了新的性能，许多其他任务可以参考这个架构，进而从中受益。

我想，diffusion model 是一个典型的模型。虽然我不进行 diffusion model 的相关研究，目前也没有相关的项目与之有关，但是了解一下这个网络架构并没有坏处。

diffusion model 是一个从图像处理过程中受益的模型。

diffusion model 通过学习图像增加噪声的逆过程，从而学习到了从噪声中生成图像的能力。

为了能够让模型获得更好的性能，将模型的降噪 step 作为输入之一。

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noise image -> -------------
              |             |----> cleared image
step (int) -> |  denoiser   |
              |             |
              --------------|