扩散模型的灵感来源于非平衡态热力学。他们定义了一个马尔可夫扩散步骤链,慢慢地向数据添加随机噪声,然后学习反向扩散过程,从噪声中构建所需的数据样本。扩散模型的学习过程是固定的,隐变量具有高维数(与原始数据相同)。