基于扩散模型的图像合成方法在性能上超过了生成对抗网络（GAN）。我们通过对Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis.pdf这篇论文进行分析，了解了扩散模型如何利用扩散过程生成高质量的图像。与传统的GAN相比，扩散模型能够有效地克服GAN常见的缺陷，并且在图像合成任务中取得了更好的结果。本文详细介绍了扩散模型的原理和优点，并举例说明了其在不同数据集上的表现。通过本文的研究，我们能更好地理解和应用基于扩散模型的图像合成方法。