本研究探讨了扩散模型生成文本幻觉的问题，发现其主要源于局部生成偏差。当数据分布的不同维度几乎独立时，去噪网络倾向于依赖相关的局部区域，导致生成文本不符合语法。这一发现为理解其他类型的幻觉提供了重要见解。

本文介绍了多种基于扩散模型的图生成方法，包括扩散排序网络、去噪网络和自回归扩散模型，这些方法显著提高了生成性能和速度。同时，提出了改进的图嵌入分析框架和去随机扩散过程，优化了自然语言生成和机器翻译任务的样本质量。

本文探讨了基于扩散模型的条件采样方法在黑盒优化中的应用，证明了其效率和准确性。研究提出了一种新型去噪网络，显著提高了模型的参数效率和推理速度。同时，介绍了基于凸神经网络的渐进Wasserstein流逼近方法，适用于机器学习。改进的扩散过程和算法加速了离散扩散模型的生成速度和样本质量，展示了在自然语言生成和机器翻译中的优越性。