Dalam beberapa tahun terakhir, model generatif mendalam telah mengalami kemajuan yang signifikan, dan model difusi sangat menarik perhatian, yang secara efektif mengatasi banyak keterbatasan model generatif tradisional. Para peneliti dari Hong Kong Chinese University, West Lake University, MIT dan institusi lainnya baru-baru ini menerbitkan makalah ulasan di jurnal IEEE TKDE, yang membahas secara mendalam kemajuan terkini model difusi dan penerapannya secara luas. Makalah ini secara sistematis merangkum hasil terobosan di bidang ini dan menantikan tren pembangunan di masa depan.
Kemajuan signifikan telah dicapai dalam model generatif mendalam, khususnya model difusi yang mengatasi keterbatasan model generatif. Bahasa dan Sastra Cina Hong Kong, West Lake University, MIT, dll. menerbitkan makalah ulasan tentang IEEE TKDE untuk membahas kemajuan dan penerapan model difusi secara mendalam. Teknologi seperti penyulingan pengetahuan, peningkatan metode pelatihan, dan percepatan model pra-pelatihan telah meningkatkan efisiensi model difusi. Model difusi tidak hanya berhasil diterapkan pada pembuatan gambar, tetapi juga dapat mengubah teks menjadi gambar dan mengimplementasikan fungsi pengeditan, yang menunjukkan prospek aplikasi teknis yang kuat.Kemajuan teknologi model difusi telah membawa kemungkinan-kemungkinan baru di bidang kecerdasan buatan, dan penerapannya dalam pembuatan gambar dan konversi teks-ke-gambar telah membawa peluang pengembangan yang sangat besar bagi semua lapisan masyarakat. Di masa depan, dengan perbaikan dan pengembangan teknologi yang berkelanjutan, model difusi akan memainkan peran penting di lebih banyak bidang dan mendorong kemajuan berkelanjutan dalam teknologi kecerdasan buatan.