扩散模型在生成式建模领域崭露头角，尤其在图像生成方面表现出色。与生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）不同，扩散模型通过逐步添加噪声并学习去噪过程来生成数据，灵感来自非平衡热力学。其高维隐空间使其能够捕捉复杂分布特征，具有更高的可扩展性和训练稳定性。扩散模型在图像、声音和文本生成领域展现了强大能力，并在未来可能应用于更多领域，如医疗图像分析和自动驾驶。