该研究探讨了扩散模型在语言生成中的应用，提出了自回归扩散（AR-Diffusion）和PLANNER模型，展示了其在生成高质量文本方面的有效性。同时，研究介绍了基于得分熵离散扩散（SEDD）的方法，并评估了其在条件生成中的表现。最终，提出的半自回归SSD-LM模型显示出优于传统自回归模型的性能。

本文介绍了多种文本生成方法，如基于模型的模仿学习、递归自动编码器、PLANNER模型和自回归扩散。这些方法通过改进生成过程和上下文信息，提高了文本的流畅性和质量，适用于长篇文本和文档草稿生成。实验结果表明，这些新方法在生成内容丰富且连贯的文本方面表现优异。