祖先采样

祖先采样是离散扩散模型最常用的采样方法，能严格保证生成样本服从模型分布，但需要与训练时扩散步数相当（数百到数千步）的迭代次数，且轨迹随机。

由于祖先采样的轨迹是随机的，无法像连续扩散那样通过一致性蒸馏将多步采样压缩为少步确定性映射。