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Diffusion Model（扩散模型）是一种通过逐步去除噪声来生成数据的深度学习模型。它通过一个“前向扩散”过程将数据（如图像）逐渐破坏成纯噪声，再通过一个“反向去噪”过程从噪声中重建出全新的数据。这种“破坏-重建”的范式使其在图像、音频、视频生成领域取得了突破性成功，是Stable Diffusion、DALL·E 2等热门AI绘画工具的核心技术。
近期常被查询的 AI 概念。
