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扩散模型概述：应用、引导生成、统计速率和优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
扩散模型是生成式人工智能技术，在多个领域取得成功。本文回顾了扩散模型的应用和理论，并讨论了未来发展方向。
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关键要点
- 扩散模型是强大且通用的生成式人工智能技术。
- 扩散模型在计算机视觉、音频、强化学习和计算生物学等领域取得了巨大的成功。
- 本文回顾了扩散模型的新兴应用，理解了它们在各种控制下的样本生成。
- 概述了现有的扩散模型理论，涵盖了它们的统计性质和采样能力。
- 评述了通过条件扩散模型进行高维结构化优化的新途径。
- 将解决方案的搜索重新定义为条件采样问题，并通过扩散模型进行求解。
- 讨论了扩散模型的未来发展方向。
- 本文旨在为刺激前瞻性的扩散模型理论和方法提供全面的理论介绍。
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