Diffusion modelleri, görüntü sentezi gibi görevlerde kullanılan ileri düzey generatif modellerdir. Bu modeller, başlangıçta bir görüntüyü gürültü ekleyerek bozar ve ardından bu gürültüyü kademeli olarak azaltarak orijinal görüntüyü veya yeni bir görüntüyü yeniden oluşturur. Genellikle, bu süreç birçok adımda, gürültünün sıfırlandığı bir tersi süreçle modellenir ve bu süreç iki aşamada gerçekleştirilir: ileri (noisy) ve geri (denoising) süreçler. Diffusion modelleri, özellikle yüksek çözünürlüklü ve inandırıcı görüntü üretme yetenekleri nedeniyle dikkat çekmektedir.