本文概述了 “扩散模型” 在图像合成、视频生成、分子设计等领域中的应用，并将相关研究分为三大类：高效采样、改进似然估计和处理具有特殊结构的数据。此外，还探讨了将扩散模型与其他生成模型相结合以获得更好结果的潜能，在计算机视觉、自然语言生成、时态数据模型等领域具有广泛的应用。本文旨在提供一个全面的扩散模型综述，指出其重点研究领域并指向未来的研究方向。

Sep, 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

提出了一种专门针对遥感图像生成的扩散建模框架 CRS-Diff，利用扩散模型的内在优势并整合先进的控制机制，以确保图像不仅在视觉上清晰，而且充满地理和时间信息。综合评估证明，CRS-Diff 在图像质量和多样性方面相对于之前的方法具有卓越的生成能力。

Mar, 2024

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

生成工具的惊人增长赋予了文本向图像生成和文本向视频生成等许多令人兴奋的应用，这些生成工具的底层原理是扩散概念，一种克服了以前方法中困难的特定抽样机制。本教程旨在讨论扩散模型的基本思想，目标受众包括对扩散模型进行研究或将其应用于解决其他问题的本科和研究生学生。

Mar, 2024

DiffusionSat 是迄今为止最大的生成基础模型，使用公开可获得的大型高分辨率遥感数据集进行训练，实现对多个生成任务的解决，包括时间生成、多光谱输入的超分辨率和修复。同时它在卫星图像生成方面优于以前的最先进方法，也是第一个针对卫星图像的大规模生成基础模型。

Dec, 2023

本文概述和推导了扩散模型的基本理论，回顾了扩散模型在自然语言处理领域的研究结果，并对齐进行了分析和总结，最后记录了本次文献综述研究的经验和感受。

Mar, 2023

本篇综述着重探讨了基于扩散模型的时间序列预测、插补和生成方法，并比较了不同应用的方法及其联系，最后总结了现有的限制与未来的发展方向。

May, 2023

图像修复是一个具有挑战性的任务，在近期，扩散模型在图像的生成上取得了显著的进展，但关于扩散模型在图像修复中的应用却鲜有综合且有启发性的研究，本文首次对基于扩散模型的图像修复方法进行全面的综述与评估，并提出了未来研究的五个潜在和具有挑战性的方向。

Aug, 2023

本研究调查了扩散模型在时间序列预测中的应用，介绍了扩散模型的背景信息、条件方法以及其在时间序列预测中的应用，并对 11 个具体的时间序列实现进行了分析、比较和介绍。本研究在扩散模型在时间序列预测中的应用和对当前领域的最新研究方向提供了全面的探索，为人工智能和时间序列分析领域的研究人员提供了有价值的资源。

Jan, 2024