探索扩散模型：从理论到应用的全面综述

摘要: 扩散模型是一种强大的生成模型，能够在图像、文本和音频等多个领域内产生高质量的结果。本综述旨在汇总和分析应用于视觉领域的扩散生成模型的最新研究进展，包括该领域的理论和实践贡献。本文首先探讨了去噪扩散概率模型、基于分数的扩散生成模型和随机微分方程的扩散生成模型这三种主流模型的特点和原理，并分析了旨在优化模型内部算法和提高采样效率的相关衍生模型。其次，综合评述了扩散模型在当前的应用情况，包括在计算机视觉、自然语言处理、时间序列分析、多模态研究以及跨学科等多个领域的实际应用。最后，基于当前的研究趋势和挑战，对扩散模型未来的发展方向进行了展望，以期为该领域的研究提供指导和启发。本文旨在为研究人员提供一个关于扩散模型研究和应用的全面视图，强调其在人工智能生成内容（AIGC）领域的重要地位和未来潜力。