本文介绍了一种新型的基于热扩散（或模糊）的生成建模扩散过程，它可以等效地通过具有非等向噪声的高斯扩 散过程来定义模糊，这一过程构成了一个推断性热反馈与去噪扩散之间的桥梁。最后，我们提出了一个广义的扩散模型类，它结 合了标准的高斯去噪扩散和推断热反馈的优点，称之为模糊扩散模型。

Sep, 2022

通过改变图像退化处理方法，可以构建一系列生成模型，并且即使使用完全确定性的退化方法，也可以轻松推广扩展扩散模型的训练和测试时间更新规则，为翻转任意过程的扩散模型打下基础，这一成功也质疑了该社区对扩散模型的理解。

Aug, 2022

本文提出了一种基于扩散算法生成图像的模型，将前向热方程的解释为噪声后的扩散潜变量模型的变分近似。其具有整体颜色和形状解耦的性质，同时通过自然图像上的谱分析，揭示了其暗含的自上而下的归纳偏置。

Jun, 2022

通过频率截断的方法，我们提出了一种新颖的 fine-tuning 自由方法用于改善扩散模型的引导，从而实现了在各种编辑任务和不同图像集上与最先进方法相媲美的结果，突显了它在图像编辑应用中的多功能潜力。

Apr, 2024

提出了一种称为重建生成扩散模型 (RnG) 的新方法，该方法利用重建去噪网络恢复绝大部分底层干净信号，并采用扩散算法生成剩余的高频细节，从而提高视觉质量和感知度。通过在合成和真实去噪数据集上进行广泛实验验证了该方法的优越性。

Sep, 2023

本综述为关于应用于计算机视觉的去噪扩散模型文章提供了全面的回顾，包括在领域中的理论和实际贡献，提供了三种通用扩散建模框架，并介绍了扩散模型与其他深度生成模型之间的关系，并引入了在计算机视觉中应用扩散模型的多个视角分类，最后，我们说明了离散模型的当前限制并预见了未来研究的一些有趣方向。

Sep, 2022

通过提出一种基于小波的扩散方案以及使用重构项来提高模型训练收敛性，本文旨在缩小扩散模型与 GAN 模型之间速度差距，实验结果证明该方案是实现实时高保真扩散模型的基础。

Nov, 2022

这篇综述论文全面地评估了扩散模型技术，并探讨了它们与其他深度生成模型的相关性，建立了理论基础。同时，该论文还总结了扩散模型在医学、遥感和视频等领域应用的情况，提供了常用基准和评估指标的概述，以及针对三个主要任务的扩散模型技术的全面评估。最后，作者指出当前扩散模型的局限性，并提出了未来研究的七个有趣方向。这篇综述论文旨在加深人们对于在低层次视觉任务中的去噪扩散模型领域的全面理解。

Jun, 2024

本篇文章将去噪扩散模型引入图像融合领域，将融合任务作为图像到图像的转换，设计两种不同的条件注入模块，即风格转换调制和小波调制，注入粗粒度风格信息和细粒度高低频信息来生成融合图像，并讨论去噪扩散模型在图像融合中的残差学习和目标函数选择。基于定量和定性评估的广泛实验结果表明，在图像融合任务中具有最先进的结果和良好的泛化性能，希望本文可以激发其他工作的灵感，并深入了解该领域，以更好地将扩散模型应用于图像融合任务。

Apr, 2023

本文介绍了一种基于扩散模型的新型通用去噪扩散模型，采用线性插值进行扩散，中间的噪声图像从原始的清晰图像和相应的真实噪声图像进行插值，使得该扩散模型可以处理添加噪声的级别，并且提出了两种采样算法，实验证明该模型在真实去噪基准测试中表现良好。

May, 2023