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深度学习技术‌，‌核心亮点‌包括‌逆向去噪过程‌、‌稳定训练方法‌和‌广泛的应用场景‌。

1. ‌逆向去噪过程‌
   扩散模型的核心思想是通过模拟数据逐步被噪声破坏的过程，再学习如何逆向恢复原始数据。训练时，模型先对输入数据逐步添加高斯噪声，直到数据完全随机化；推理时，则通过预测每一步的噪声，逐步还原出清晰的数据。这种方法的优势在于能生成细节丰富且逼真的结果。

2. ‌稳定训练方法‌
   相比GAN（生成对抗网络），扩散模型训练更稳定，因为它不依赖判别器和生成器的对抗优化。扩散模型通常采用均方误差（MSE）作为损失函数，直接优化噪声预测任务，避免了模式崩溃问题，适合生成高分辨率图像、音频甚至3D模型。

3. ‌广泛的应用场景‌
   扩散模型已成功应用于多个领域：

• ‌图像生成‌（如DALL·E、Stable Diffusion）
• ‌视频合成‌（预测连续帧的噪声以生成流畅动态）
• ‌分子结构设计‌（生成潜在药物分子）
• ‌音频修复‌（去除背景噪声或补全缺失片段）

扩散模型因其‌可控性强‌和‌输出质量高‌成为生成式AI的重要工具，未来可能在医疗、娱乐等领域进一步拓展。使用时需注意计算资源消耗，但效果往往值得投入。