定义：一种生成式模型，目前占据主流的扩散模型多基于2020年提出的DDPM（去噪扩散概率模型 ），扩散模型在2015年提出，但应用不多，2019，2020被改进后开始被广泛应用于图片生成等领域。

主流扩散模型：

模型	论文	是否开源	开发团队
DALL-E 2	Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents - arXiv 2022	否	OpenAI
Imagen	Imagen: Text-to-Image Diffusion Model with Conditional Priors - arXiv 2022	否	Google Research, Brain Team
Stable Diffusion	High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models - CVPR 2022	是	Stability AI

参考文献

1.扩散模型（Diffusion Model）——由浅入深的理解_WSLGN的博客-CSDN博客

2.Diffusion 扩散模型（DDPM）详解及torch复现_WGS.的博客-CSDN博客 

3.扩散模型 - 简介、DDPM_Mitchell_C的博客-CSDN博客 

4.扩散模型Diffusion Model 【质量提升2.0】【扩散模型】_小白的努力探索的博客-CSDN博客 

5.Diffusion扩散模型学习1——Pytorch搭建DDPM实现图片生成_Bubbliiiing的博客-CSDN博客 

7.扩散模型（Diffusion Model）最新综述！_Amusi（CVer）的博客-CSDN博客 

6.【深度学习模型】扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解_diffusion模型_weiquan fan的博客-CSDN博客