擴散模型：正向加噪、反向生成與 ELBO
第 14 章從固定的高斯加噪 Markov chain 出發，學習逐步反轉每個 transition；ELBO 把 reverse-kernel matching 化成加權雜訊預測，連續時間觀點則用 score ∇log p_t 解釋反向漂移。
第 14 章從固定的高斯加噪 Markov chain 出發，學習逐步反轉每個 transition；ELBO 把 reverse-kernel matching 化成加權雜訊預測，連續時間觀點則用 score ∇log p_t 解釋反向漂移。