DDPM的顶峰之作：条件扩散模型

扩散模型（Diffusion Model）是一种强大的生成模型，能够对复杂的数据分布进行建模。在这篇文章中，我们将介绍条件扩散模型（Conditional Diffusion Model），它是扩散模型的一个重要变体，能够根据给定的条件生成符合特定要求的样本。

条件扩散模型是建立在扩散模型的基础上的。扩散模型通过迭代地应用一系列的扩散步骤，逐渐生成数据。在每个扩散步骤中，模型接受当前的样本和噪声作为输入，并输出下一个时间步的样本。通过重复这个过程，模型能够生成与训练数据相似的样本。

条件扩散模型引入了额外的条件输入，使得生成的样本能够满足特定的条件要求。这些条件可以是任何与数据相关的信息，例如图像的标签、文本的主题或时间序列的先前观测。通过将条件输入与扩散模型的输入进行联合，条件扩散模型能够在生成样本的同时控制生成过程。

下面是一个简化的条件扩散模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ConditionalDiffusionModel(nn