扩散模型（Diffusion Model）是近年来在机器学习领域崭露头角的一种生成模型，它通过逐步向数据中添加噪声来学习数据的潜在分布，从而生成高质量、多样化的数据样本。

以下是一些关于扩散模型的精选论文：

  • 《Unsupervised Representation Learning with Contrastive Predictive Coding》：这篇论文提出了对比预测编码（CPC）方法，是扩散模型的基础之一。论文详细介绍了CPC的原理和实现方法。

  • 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》：这篇论文介绍了Denoising Diffusion Probabilistic Model（DDPM），是当前最受欢迎的扩散模型之一。DDPM在图像生成和图像去噪方面取得了显著的成果。

  • 《Text-to-Image Diffusion Models》：这篇论文探讨了如何将文本信息与扩散模型结合，生成符合文本描述的图像。这篇论文对于研究文本生成图像具有重要意义。

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图像生成示例

以下是一个使用扩散模型生成的图像示例：

Image Generation by Diffusion Model