173-B1｜扩散模型综述；图像水印技术的脆弱性，定制化文生图隐私保护，未授权图像编辑系列，NSFW相关｜Wed

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜Diffusion｜Survey A Comprehensive Survey on Diffusion Models and Their Applications 2024-07-01｜U Oklahoma｜⭐️ http://arxiv.org/abs/2408.10207v1 概述 扩散模型（Diffusion Models, DMs）是一类生成模型，采用反向扩散过程来创建数据，这一过程从逐步添加噪声到数据开始，最终达到生成高质量样本的目的。自2015年首次提出以来，扩散模型因其在图像、音频及视频合成等多个领域的优异表现而备受关注。这种模型的优势体现在其对细节和一致性的生成能力，使其在图像处理、语音合成及自然语言处理领域得到了广泛应用。为了解扩散模型在不同领域的应用与理论基础，本文提供了一个综合性的回顾，覆盖了扩散模型的最新创新、算法以及在诸如媒体质量、真实性、合成与医疗健康等多个领域 ………………………………