扩散模型研究取得多项进展：通过流形约束修正优化无监督逆问题，在图像修复、着色和CT中表现优异；将约束扩展至不等式流形，用于蛋白质和机器人模拟；结合扩散映射与朗格朗日动力学生成样本；提出Metropolis去噪方案；利用流形引导减轻数据偏置；从随机控制视角统一采样与变分推断；基于深度学习建模非归一化密度；优化随机扩散隐式分布；集成约束投影采样生物复合物。