本文探讨了扩散模型在生成性和判别性任务中的应用，特别是在图像分类和3D生成方面的优越性能。研究表明，扩散模型通过特征选择和池化，在多种视觉任务中表现出色，尤其在高分辨率合成和超分辨率方面优于现有方法。NDMs和LN3Diff等新框架展示了扩散模型在处理复杂数据分布时的有效性。

该文综述扩散模型高效生成技术，涵盖Patch Diffusion的块级条件训练、Patch-DM的特征拼贴高分辨率合成、DeepCache与FRDiff的时间冗余推理加速、SyncDiffusion的全景图同步多重扩散、潜在空间扩散与DiT的计算需求降低，以及移动端优化实现2秒内文生图。