扩散模型理论是一种基于概率扩散过程的生成模型，近年来在生成图像、文本和其他数据类型方面展现出巨大潜力。通过模拟粒子从高浓度向低浓度移动的过程，扩散模型能够从简单的噪声逐步生成复杂的数据样本。这种模型不仅能够生成高质量的图像，还在文本生成、医疗影像处理等领域提供了新的解决方案。它的核心创新在于利用逆过程生成数据，解决了传统生成模型在稳定性和训练效率上的挑战。