DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）是一种去噪扩散概率模型。

扩散模型是一类生成模型，其基本思想是通过逐渐向数据中添加噪声来破坏原始数据，然后学习如何逆转这个扩散过程以生成新的数据。DDPM是扩散模型的一种具体实现方式。

在DDPM中，模型学习从一个噪声分布逐渐恢复到原始数据分布的过程。具体来说，它包括两个步骤：正向扩散和反向生成。

在正向扩散阶段，模型逐渐向原始数据添加噪声，经过多个步骤后，数据变得几乎完全随机。

在反向生成阶段，模型学习如何从噪声中逐渐恢复出原始数据。它通过预测每个扩散步骤中应该添加的反向噪声来实现这一目标。

DDPM具有一些优点，例如能够生成高质量的样本、对复杂数据分布有较好的建模能力等。它在图像生成、音频合成等领域取得了不错的效果。

总的来说，DDPM是一种有潜力的生成模型，为数据生成和建模提供了一种新的思路。