本文提出了一种名为DDM的扩散模型，通过分解扩散过程来提高生成效果和速度，同时提出了一个新的DPM训练目标。实验结果表明DDM在更少的函数评估方面优于以前的DPM。

本文提出了DDM扩散模型，简化扩散过程以提高生成效率和速度。同时，提出了新的DPM训练目标，可分别预测噪声和图像成分。DDM比以前的DPM在函数评估方面更优。

本文介绍了一种名为DDM的扩散模型，通过简化扩散过程来提高生成效果和速度。它使用显式转移概率近似图像分布，并通过标准维纳过程控制噪声路径。文章还提出了一个新的DPM训练目标，能够预测噪声和图像成分。实验结果表明，DDM在函数评估方面优于以前的DPM。