模型
Diffusion（扩散模型）
Diffusion 是一种生成模型，通过逐步去噪从随机噪声中生成图像、音频等数据，解决高质量内容生成问题，典型应用包括文生图、视频生成，代表工作有 Stable Diffusion 和 DALL-E 2。
详细解释
扩散模型受非平衡热力学启发，前向过程逐步加噪，反向过程学习去噪。相比 GAN，训练更稳定且生成多样性好。核心技术包括 U-Net 架构、注意力机制和采样加速（如 DDIM）。Stable Diffusion 在潜在空间扩散，降低计算成本。扩散模型已扩展至视频（Sora）、3D 和分子生成。挑战包括采样速度慢和可控生成，当前研究聚焦于蒸馏和引导技术。
别名与相关写法
diffusionDiffusion扩散模型Diffusion Model
相关术语
相关公司
相关资讯
扩散模型进军 Agent，350 亿参数速度超 Jev 一倍2026/10/29
扩散模型迈向 35B 参数，开始挑战 Agent 编程2026/10/29
随机重掩码 R²D 提升掩码扩散模型推理性能2026/10/23
HMDLM：引入层级优先级的掩码扩散语言模型，困惑度显著下降2026/10/22
arXiv 论文提出 GRAFT 修复连续扩散语言模型词表长尾坍缩2026/10/22
MODS 框架用推理时扩散引导实现多目标蛋白质优化2026/10/22