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

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

本研究提出了一种基于扩散的伪装目标检测框架（diffCOD），该框架将伪装目标分割任务视为从噪声掩码到目标掩码的去噪扩散过程，并采用模型学习来逆转这一噪声处理过程。通过将输入图像先验编码和集成到去噪扩散模型中来加强去噪学习，同时使用注入注意力模块（IAM）通过交叉注意机制将从图像中提取的条件语义特征与扩散噪声嵌入相互作用以增强去噪学习。实验结果表明，在四个广泛使用的伪装目标检测基准数据集上，该方法相较于其他 11 种最先进的方法，尤其在伪装目标的纹理细分割上取得了有利的性能。

Aug, 2023

扩展图像生成文献中的扩散模型框架以适应语音增强任务，通过探究扩散模型的设计方面，如神经网络预处理、训练损失权重、随机微分方程和反向过程中注入的随机性量，证明了先前的扩散模型语音增强系统的性能并非归因于干净和嘈杂信号之间的渐进转化，并表明适当的预处理、训练损失权重、随机微分方程和采样器选择可以在感知度度量方面优于流行的扩散模型语音增强系统，并减少约四分之一的计算成本。

Dec, 2023

本文提出了一种基于普通微分方程的线性扩散模型（LinDiff），其旨在实现快速推理和高采样质量，并通过基于补丁的处理方法来减少计算复杂性和实现嘈杂语音的有效全局建模，并使用对抗性训练进一步改善样本质量，并在 Mel - 声谱图上条件语音合成中进行测试，实验结果表明，即使只有一个扩散步骤，该模型也可以合成高质量的语音，而且在更快的合成速度下合成质量与自回归模型相媲美。

Jun, 2023

利用连续动力系统设计一种新型去噪网络，以提高扩散模型的参数效率、收敛速度和噪声鲁棒性。与基准模型相比，该模型具有约四分之一的参数量和百分之三十的浮点操作数（FLOPs），推理速度提高了 70％，并且收敛到了更好的质量解。

Oct, 2023

扩展前述的隐式条件方法，我们提出了一种新的框架，通过动态步长计算、无噪声缩放输入和潜在空间投影的方式增强了扩散模型的能力，有效地定位异常并在两个著名异常检测数据集上取得了最先进的性能。

Jan, 2024

扩散模型在图像合成等任务中表现出色，但是我们发现当前的扩散模型在反向去噪和现有理论保证过程中存在表达瓶颈和过强的假设，导致局部去噪和全局逼近存在无界误差。基于我们的理论研究，我们提出了一种简单高效的反向去噪模型 —— 软混合去噪（SMD），它不仅在理论上允许扩散模型良好逼近任意高斯混合分布，而且在实现上具备简单高效的特点。我们在多个图像数据集上的实验证明，SMD 显著改进了各种类型的扩散模型（例如 DDPM），特别是在少量反向迭代的情况下。

Sep, 2023

基于扩散模型和逆扩散算法的 6D 物体姿态估计框架，在减少噪声和不确定性的基础上实现准确的 2D-3D 对应，并通过对物体特征进行条件优化，取得了较好的性能。

Dec, 2023

该论文提出了一种基于扩散模型的 LDCT 图像降噪新方法 CoreDiff, 并引入了 CLEAR-Net 以及一次性学习框架，以解决之前一些基于深度学习的降噪模型中的过度平滑和训练不稳定性问题，同时取得了在降噪和泛化性能方面的优异表现。

Apr, 2023