这个伪代码是截取自DDPM这篇论文，请你解释这里的 δ t z \delta_tz δtz 这一项的含义，为什么要加这一项呢？
DDPM(Denoising diffusion probabilistic models) 这种模型通过一个逐渐增加噪声的过程来生成数据，然后再通过一个逆过程逐步减少噪声来恢复出原始数据。
在这个算法中， δ t z \delta_tz δtz项代表着随机噪声。 z z z是从正态分布 N ( 0 , I ) \mathcal{N}(0,I) N(0,I)采样的，这表示它是一个均值为0，协方差矩阵为单位矩阵I的多变量正态分布。符号 δ t \delta_t δt是随着时间步 t t t变化的标准差，它控制了加入到 x t x_t xt的噪声量。
既然 x t x_t xt 是 x t − 1 x_{t-1} xt−1加噪得到的，那 x t x_t xt减去噪声不就是 x t − 1 x_{t-1} xt−1吗？为什么还多了一项呢？
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为什么要加这一项：在生成过程中，每一步我们都尝试去恢复原始数据 x 0 x_0 x0。然而，因为原始的生成过程包含了随机性（通过噪声的增加），所以在恢复过程中也需要引入相应的随机性来模仿这个噪声。这样，我们就能够遍历所有可能的噪声路径来找到对应于我们想要生成的数据的路径。
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既然 x t x_t xt是 x t − 1 x_{t-1} xt−1加噪得到的，为什么减去噪声不就是 x t − 1 x_{t-1} xt−1呢：实际上， x t x_t xt不是简单地由 x t − 1 x_{t-1} xt−1加上噪声得到的，而是通过一个更复杂的随机过程得到的。这个过程不是可逆的，因此你不能简单地通过减去噪声来完美地恢复 x t − 1 x_{t-1} xt−1。恢复过程（也称为去噪过程）必须尝试估计在每个时间步加入的噪声，这通常是通过神经网络来实现的，网络试图学习从带噪声的数据恢复出去噪声数据的映射。
这个恢复过程是通过一个受控的方式逐步减少噪声，以便最终能够恢复出准确的原始数据。因此， δ t z \delta_tz δtz这项是必要的，它保证了生成过程能够探索所有可能的生成路径，从而增强模型生成数据的多样性。
