探讨了语义引导扩散模型的设计与优化。概述了扩散模型的技术背景及其在图像生成、降噪等任务中的应用；分析了语义信息在深度学习生成模型中的作用机制，包括条件输入嵌入、交叉注意力、语义引导模块及上下文嵌入向量；讨论通用生成模型的设计原则、架构创新（如DiT、SLED、LEM）与优化策略，以及复杂语义关系建模能力的提升路径。

扩散模型的核心数学原理及其基本定义 扩散模型（Diffusion Models）作为一种新兴的生成模型，近年来在图像生成、医学影像处理以及其他多模态数据建模任务中取得了显著进展。其核心思想是通过逐步向数据添加噪声以破坏原始分布，然后训练一个神经网络...