扩撒模型有何进展？OU等最新《扩散模型及其应用》最新综述

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扩散模型是一种通过模拟扩散过程的概率模型，逐步向数据中添加和去除噪声，从而生成逼真的样本。这些模型由于能够生成高质量的样本，已经在图像处理、语音合成和自然语言处理等领域中获得了广泛的关注。随着扩散模型在各个领域的广泛应用，现有的文献综述往往集中在特定领域，如计算机视觉或医学影像，因此可能无法满足跨多个领域的更广泛受众。 因此，本综述对扩散模型进行了全面概述，涵盖了其理论基础和算法创新 。我们重点介绍了它们在媒体质量、真实性、合成、图像转换、医疗保健等各个领域的应用。通过整合当前的知识并识别新兴趋势，本综述旨在促进对扩散模型的更深入理解和更广泛的应用，并为来自不同学科的未来研 究人员和实践者提供指导。 关键词 ：扩散模型 · 生成建模 · 合成数据生成 · 图像合成 · 图像到图 ………………………………