本文研究了优化证据下界（ELBO）对扩散生成模型（如DDPMs）训练有效性的理论基础问题，并建立了连续时间扩散过程的密度公式。研究发现，训练DDPMs的优化目标的最小化几乎与真实目标一致，为使用ELBO优化DDPMs提供了理论支持。同时，提出了一种基于评分差异流的新方法，可以将源分布向目标分布推进，具有潜在的应用价值。