近年来，深度生成模型取得了显着进展，扩散模型尤其引人注目，它有效地克服了传统生成模型的诸多限制。港中文、西湖大学和MIT等机构的研究人员近期在IEEE TKDE期刊上发表了一篇综述论文，深入探讨了扩散模型的最新进展及其广泛应用。该论文系统地总结了该领域的突破性成果，并对未来的发展趋势进行了展望。
深度生成模型取得重大进展，尤其扩散模型解决了生成模型的限制。港中文联合西湖大学、MIT等在IEEE TKDE发表综述论文深入探讨扩散模型的进展和应用。知识蒸馏、改进训练方式、加速预训练模型等技术提高了扩散模型的效率。扩散模型不仅成功应用于图像生成，还可将文本转换成图像并实现编辑功能，展示强大技术应用前景。扩散模型技术的进步为人工智能领域带来了新的可能性，其在图像生成和文本到图像转换等方面的应用，为各行各业带来了巨大的发展机遇。未来，随着技术的不断完善和发展，扩散模型将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的持续进步。