该文介绍了一种名为DMVI的新方法，用于在概率编程语言中进行近似推断。DMVI利用扩散模型作为真实后验分布的变分逼近，实现简单，不需要使用标准化流进行变分推断。在一组常见的贝叶斯模型中，DMVI的后验推断通常比现代方法更准确，计算成本相似且需要较少的手动调整。