최종적으로, 역방향 확산 과정을 통해 생성된 데이터는 원래의 데이터 분포와 유사하지만 새로운 샘플로 나타납니다. 이 방식은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 적용할 수 있으며, 복잡한 데이터 분포를 잘 모델링해 고품질의 데이터도 생성할 수 있습니다. 또한 GAN과는 완전히 다른 접근 방식으로, 안정적으로 학습할 수 있으며 모드 붕괴 문제를 방지할 수 있습니다.

디퓨전 모델은 2015년에 처음 제안된 이후, 데이터 생성과 복원 분야에서 지속적으로 개선되며 딥러닝의 주요 생성형 모델로 자리 잡았습니다. 초기 모델들은 이론적 기초를 다졌으며, 이후 발전된 모델들은 계산 효율성 향상과 고품질 생성 능력을 바탕으로 상업적 및 실질적 응용 사례를 확장해 나갔습니다.