扩散模型最广为人知的应用是 Stable Diffusion 等图像生成任务，但它们已扩展到图像合成之外的多种应用领域。这些模型通过迭代步骤将随机噪声逐渐提炼成结构化输出，这一过程非常适用于各种数据类型。它们在处理序列去噪方面的灵活性，使其在存在不确定性或复杂依赖关系的领域中非常有用。以下是扩散模型在图像生成之外产生影响的三个关键领域。
一个主要应用是**音频合成和增强**。扩散模型可以通过对波形或频谱图进行建模来生成高质量的语音或音乐。例如，OpenAI 的 WaveDiffusion 使用扩散模型通过迭代地将随机噪声精炼成音频信号，从而将文本转换为逼真的语音。类似地，DiffWave 等工具专注于音频录音的去噪，恢复嘈杂语音片段的清晰度。在音乐领域，Dance Diffusion 等模型通过对原始音频数据进行训练来生成乐器音轨，使制作人无需传统录音即可创建样本。这些方法得益于模型处理连续数据和在长序列中保持时间连贯性的能力。
另一个领域是**分子和材料设计**。在药物研发中，扩散模型通过预测原子位置和键来生成新颖的分子结构。DiffDock 等工具可以预测药物分子如何与蛋白质结合，从而加速潜在治疗方法的识别。在材料科学中，CDVAE 等模型使用扩散模型探索晶体结构空间，优化导电性或稳定性等属性。这些应用依赖于模型从高维结构化分布（例如分子图）中进行采样的能力，同时在生成过程中强制执行物理或化学约束。
第三个用例是**时间序列预测和数据填补**。扩散模型可以通过对数据中的不确定性进行建模，来预测股票价格或传感器读数等序列中的未来值。例如，TimeGrad 将扩散模型应用于预测能源消耗模式，处理嘈杂或缺失的历史数据。在医疗保健领域，CSDI 等模型通过对部分观测值进行去噪来填补缺失的医疗传感器读数（例如心率间隙）。与传统的自回归方法不同，扩散模型能够捕获多模态结果（例如，多个合理的未来）并适用于不规则采样的输入。这使得它们在数据不完整或嘈杂的场景中具有鲁棒性，这在现实世界系统中很常见。
这些例子说明了扩散模型如何通过将生成重塑为渐进的提炼过程来解决问题。开发者可以利用现有框架（如 Hugging Face 的 Diffusers 库或自定义 PyTorch 实现）将这些技术应用于新领域，从音频处理流程到科学模拟。核心思想保持一致：将随机性迭代地转换为结构化输出，无论是声波、分子图还是金融预测。