扩散模型研究取得多项进展：DDM将扩散过程分解为两个简单过程，显式近似图像分布，新训练目标可分别预测噪声和图像成分，支持少步生成；UDPM降低潜变量维度，仅7步生成高清图像；改进DDPM可学习反向方差，减少采样传递次数；D3PM针对离散数据设计过渡矩阵，文本生成效果好；连续动力系统去噪网络参数减至四分之一，推理提速70%；扩散模型改进对抗训练达最先进鲁棒准确率；PartDiff扩散至中间潜在状态，减少去噪步骤；ResEnsemble-DDPM提升图像分割性能；DiffuSSM降低高分辨率生成计算复杂度；DDPM在CIFAR10获FID 3.17。