本文介绍了一种基于文本和图像结合模型的生成分类方法，利用扩散模型实现了零样本分类，并在多种基准测试上获得了强大的结果。与对比差异对比性方法相比，扩散方法在多模式关系推理方面具有更强的能力，并且即使在弱增强和没有正则化的情况下，基于图像的扩散模型也能取得与训练于同一数据集的 SOTA 判别分类器相近的性能。