本稿では、ピクセル間の関係を考慮してよりリアルな画像を生成する新しい拡散確率モデルである熱拡散モデル(HDM)を提案します。従来のノイズ除去拡散確率モデル(DDPM)は画像全体を処理しますが、HDMはピクセル間の注意メカニズムを統合し、隣接ピクセルが同じオブジェクトに属する可能性が高いことを利用します。二次元熱方程式の離散形をDDPMの拡散および生成式に組み込むことで、画像処理中の隣接ピクセル間の関係を計算します。実験の結果、HDMは、DDPM、コヒーレント拡散モデル(CDM)、潜在拡散モデル(LDM)、ベクトル量子化生成敵対ニューラルネットワーク(VQGAN)などの従来のモデルよりも高い品質のサンプルを生成することが示された。