图像生成领域最常见生成模型有GAN和VAE，2020年，DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Model）被提出，被称为扩散模型（Diffusion Model），同样可用于图像生成。近年扩散模型大热，Stability AI、OpenAI、Google Brain等相继基于扩散模型提出的以文生图，图像生成视频生成等模型。

    其中VAE (Variational Auto Encoder 变分自编码器) 作为一个生成模型，其基本思路是很容易理解的：把一堆真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本，生成样本与真实样本足够接近的话，就训练出了一个自编码器模型。那VAE就是在自编码器模型上做进一步变分处理，使得编码器的输出结果能对应到目标分布的均值和方差.