# Forward DDPM（F-DDPM）

随机扩散采样器一直比确定性采样器慢，提高近似阶数也未必能改善其强收敛阶。F-DDPM把数据预测模型改在由前一步预测和已注入噪声构造的更干净前瞻点上评估，每步仍只做一次模型评估，并具有一阶强收敛保证。在CIFAR-10、ImageNet、FFHQ和LSUN上，它在相同NFE预算下的FID低于所比较的随机基线；用1.5倍NFE时，在许多设置中接近或优于确定性基线。

随机扩散采样器一直比确定性采样器慢，提高近似阶数也未必能改善其强收敛阶。F-DDPM把数据预测模型改在由前一步预测和已注入噪声构造的更干净前瞻点上评估，每步仍只做一次模型评估，并具有一阶强收敛保证。在CIFAR-10、ImageNet、FFHQ和LSUN上，它在相同NFE预算下的FID低于所比较的随机基线；用1.5倍NFE时，在许多设置中接近或优于确定性基线。