〖摘要〗扩散模型是一类具有丰富理论基础的深度生成模型，在各种任务中都取得了令人印象深刻的结果。尽管扩散模型比其他先进模型取得了更令人印象深刻的质量和样本多样性，但它们仍然存在昂贵的采样过程和次优的似然估计。近年来，研究人员对扩散模型性能的改进表现出极大的热情。在本文中，我们提出了对扩散模型现有变体的第一个全面综述。具体地说，我们提供了扩散模型的第一种分类法，将其变体分为三种类型：采样加速增强类、似然最大化增强类和数据泛化增强类。我们还介绍了其他五种生成模型(即变分自编码器、生成对抗网络、归一化流、自回归模型和基于能量的模型)，并阐明了扩散模型和这些生成模型之间的联系。文末对扩散模型的应用进行了深入探讨，包括计算机视觉、自然语言处理、波形信号处理、多模态建模、分子图生成、时间序列建模和对抗性纯化等。

〖原文〗Yang, L., Zhang, Z., Hong, S., Xu, R., Zhao, Y., Shao, Y., Zhang, W., Yang, M.-H., & Cui, B. (2022). Diffusion Models: A Comprehensive Survey of Methods and Applications (2 citation(s); arXiv:2209.00796). arXiv. http://arxiv.org/abs/2209.00796

〖参考〗Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective / What are Diffusion Models?

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