Cet article propose le modèle de diffusion de chaleur (HDM), un nouveau modèle probabiliste de diffusion qui génère des images plus réalistes en prenant en compte les relations entre les pixels. Alors que les modèles probabilistes de diffusion avec débruitage (DDPM) existants traitent l'image dans son intégralité, le HDM intègre un mécanisme d'attention entre les pixels, exploitant le fait que les pixels adjacents sont plus susceptibles d'appartenir au même objet. En intégrant la forme discrète de l'équation de chaleur bidimensionnelle dans les formules de diffusion et de génération du DDPM, le HDM calcule les relations entre les pixels adjacents lors du traitement de l'image. Les résultats expérimentaux montrent que le HDM génère des échantillons de meilleure qualité que les modèles existants tels que le DDPM, le modèle de diffusion cohérente (CDM), le modèle de diffusion latente (LDM) et le réseau antagoniste génératif à quantification vectorielle (VQGAN).
