diffusion 并不是具体的模型，而是一种算法思想。这种算法主要应用生成数据生成上，类型于VAE、GAN，比他们效果好。主要原理是通过对数据加噪和去噪实现数据生成，由于加噪过程是可以计算的，去噪过程很难计算，因此diffusion model就是设计一个去噪模型来训练噪声，模型的选择设计可任意。由于去噪是需要多步完成，这也导致diffusion model耗时比较长，很难达到实时效果。
Top1 必看：
https://segmentfault.com/a/1190000043744225#item-5
Top2综述：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/562389931
这篇综述很全，介绍了diffusion model 的原理和应用
不需要看太多，这两篇足以，Top1里面讲解非常详细，包括理论推导，到代码实现非常详细；Top2综述里面主要讲其当前应用，可谓广泛。如今尤其是diffusion + transformer 结构无比吸引眼球，但是不能realtime真的非常可惜。