最新的扩散模型为嘈杂的线性反问题提供了无需重新训练的解决方案，通过逆扩散过程的条件后验均值近似，对扩散嘈杂图像进行高斯近似。提出了一种基于最大似然估计的通用后验协方差优化方法，显著提高了性能。

通过重新参数化扩散过程和直接使用网络估计图像和噪声，逆扩散过程在速度和质量方面取得了显著改进。改变后的模型能够更快生成高质量图像，并通过多种度量得出更高质量的生成图像。