学习基于 Hung-yi Lee 视频讲解资料，我将以此为母板 推广到自动驾驶轨迹预测相关领域。

1.Diffusion Model 如何生成出一张图片

如下图所示，最先输出的就是一张杂乱无序的图像，通过不断的Denoise，一步一步的将图片生成出来。

经典语录：雕像本就在大理石里面了，只不过除去了那些无用的部分(Noise)

1.Denoise在做什么？

输入当前的图片，和当前的步数作为Noise Predicter输入，用于生成当前的噪声，在去减掉 得到输出的图片

3.Noise Predicter的训练

人工对正常的图片 不断的去加噪，得到 加噪声后的图片数据、加噪声的深度（步数）和随机产生的噪声，一切都有了！

4.完整算法步骤