擴散模型在多個領域中都有廣泛的套用，其相關介紹如下：
計算機視覺。擴散模型在計算機視覺中的套用主要包括圖像分割、目標檢測、圖像超解析度、圖像修復、圖像翻譯和圖像編輯等方面。例如，在圖像分割中，擴散模型可以更好地保留圖像的結構和紋理細節；在圖像超解析度中，多個擴散模型級聯使用可以放大圖像的解析度；在圖像修複方面，擴散模型可以修補圖像中的缺失部分或執行內容替換。
自然語言處理。擴散模型在自然語言處理中的套用包括文本生成、文本分類、情感分析以及非自回歸文本生成等方面。例如，在文本生成任務中，擴散模型可以根據輸入數據生成接近人類寫作的文本；在非自回歸文本生成中，擴散模型可以疊代地修改中間生成結果，處理複雜的控制條件並生成高質量的目標文本。
時間數據建模。擴散模型在時間數據建模中的套用主要包括時間序列預測、事件檢測和異常檢測等方面。通過使用擴散過程，可以建立時間序列之間的關係，從而更好地預測未來趨勢並檢測異常事件。
此外，擴散模型還套用於多模態學習、魯棒學習和交叉學科（如生物醫學、社會網路分析和金融）等領域。這些套用展示了擴散模型在處理複雜系統和數據方面的廣泛適用性。