​​扩散模型是一种通过逐步添加和去除噪声来生成高质量数据的AI技术，其核心机制包含正向扩散与逆向生成两个阶段，广泛应用于图像创作、超分辨率和文本到图像生成等领域。​​

扩散模型的核心是通过​​模仿自然扩散现象的正向扩散​​，在数据中逐步添加噪声直至转化为高斯随机噪声，再通过​​逆向去噪过程逐步恢复原始结构​​。这一过程基于马尔可夫链或随机微分方程（SDEs），训练时模型学习如何逆转噪声叠加路径，生成与原始数据分布一致的新样本，例如生成对抗网络（GAN）难以稳定输出的复杂场景图像。

其技术优势在于生成结果的真实感与稳定性，能够处理高分辨率、细节丰富的任务，如Stable Diffusion通过多步去噪显著提升图像质量。扩散模型也克服了传统生成工具的局限性，例如GAN易陷入模式崩溃或训练崩溃的问题，使其在创意产业（广告设计、影视特效）和科研（数据补全、虚拟场景构建）中表现卓越。当前代表性应用如OpenAI的DALL-E2，已实现文本描述生成高度拟真的图像内容，验证了扩散模型在跨模态生成中的潜力。