提示詞描述

一幅示意圖，以簡潔的學術風格呈現，闡明擴散模型應用於時間序列資料時，訓練與推論過程之間的區別。 左側描繪訓練階段：從真實、乾淨的資料開始，透過前向擴散過程迭代地加入高斯雜訊。模型使用真實的含噪樣本進行訓練。平滑、一致的箭頭表示穩定的資料分佈。 右側說明推論（採樣）階段：從純雜訊開始，執行反向擴散過程，模型迭代地使用其自身的先驗預測作為輸入。視覺上強調累積的微小預測誤差，導致輸入分佈相對於訓練分佈產生偏移。 「訓練分佈」和「推論分佈」被清楚地標示，它們之間的不匹配使用發散的箭頭或偏移的軌跡來描繪。 採用簡約的扁平化設計，以白色背景和柔和的色彩（藍色用於訓練，橙色或紅色用於推論）為特色。