扩散模型的基础理论源自非平衡热力学，其定义了扩散步骤的马尔科夫链。通过逐渐添加噪声，扩散模型能够学习逆扩散过程，从而在图像处理中去除噪声。这一模型的核心特点在于分为前向与反向过程。在前向过程中，模型逐步引入噪声；而在反向过程中，模型则从噪声中恢复数据。通过破坏训练数据中的噪声，扩散模型能够学习逆转过程，最终生成更为连贯的图像。
在实际应用中，扩散模型展现出了卓越的性能，涵盖了多个领域。其中之一是图像超分辨率，通过扩散模型的前向过程，逐步引入噪声并学习逆扩散过程，使得图像在处理过程中能够更好地保留细节，达到超分辨率的效果。此外，扩散模型还广泛用于图像上色，通过对噪声的引入和逆转过程的学习，模型能够更精确地还原图像的颜色信息。在文本生成图片的任务中，扩散模型同样发挥了重要作用，为生成图像提供了更高质量的数据支持。
代表性的扩散模型产品有DALL-E 2、Imagen和Stable Diffusion。这些产品在图像生成领域取得了显著的成就，为人工智能技术的发展做出了重要贡献。DALL-E 2由OpenAI推出，以其出色的图像生成能力和对噪声的高效处理而受到业界关注。Google Research的Imagen在图像处理领域也取得了显著的成果，为图像超分辨率等任务提供了强大的支持。Stable Diffusion由Stability AI研发，以其稳定性和鲁棒性在扩散模型领域占据一席之地。
