扩散模型（Diffusion Model）是一种生成式人工智能技术，其核心在于模拟一个逐步添加噪声的前向过程，将原始数据（如图像）逐渐退化为随机噪声，然后训练一个逆过程模型，学习从噪声中重建或生成新数据。这一机制类似于物理扩散现象，能够高效地捕捉数据分布，生成高质量、多样化的输出，尤其在图像合成领域（如Stable Diffusion）展现出强大的创造力和逼真度。
在AI产品开发的实际应用中，扩散模型已成为图像生成、艺术创作和内容增强等场景的关键工具。产品经理可将其融入创新产品设计，如个性化头像生成器、广告内容自动化工具或创意辅助平台，以提升用户体验和效率。然而，落地时需权衡计算资源消耗、生成内容的伦理风险（如偏见和版权问题），并确保模型的可控性与用户需求对齐。
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