离散扩散模型（Discrete Diffusion Model）

离散扩散模型是一种在离散状态空间上进行的扩散过程，与在连续空间 ℝⁿ 上进行的传统扩散模型不同，它在离散集合 S 上操作，不使用高斯噪声，而是通过离散状态转移实现去噪，主要用于语言建模等文本生成任务。

离散扩散模型是一种在离散状态空间上进行的扩散过程，与在连续空间 ℝⁿ 上进行的传统扩散模型不同，它在离散集合 S 上操作，不使用高斯噪声，而是通过离散状态转移实现去噪，主要用于语言建模等文本生成任务。

离散扩散模型常见于：计算机视觉、语音识别、推荐系统与科学计算。实际选型需结合业务指标、数据规模与部署约束评估适用性。

围绕 离散扩散模型 的口语化说法（见「常见误解」）常过度简化。效果依赖数据质量、任务匹配与系统整体设计；生产环境应配合评测、监控与人工复核。

离散扩散模型随 AI 研究与工程实践持续演进，定义边界与最佳实践仍在更新。建议结合原始论文、官方文档与本站延伸阅读建立准确认知。