यह शोधपत्र कुछ पाठ्यपुस्तक-स्तरीय परिणामों के आधार पर, कई प्रभावशाली अंक-आधारित प्रसार मॉडलों की संक्षिप्त व्युत्पत्ति प्रस्तुत करता है। प्रसार मॉडल हाल ही में यथार्थवादी सिंथेटिक सिग्नल (विशेषकर प्राकृतिक चित्र) उत्पन्न करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उभरे हैं, और छवि प्रसंस्करण में व्युत्क्रम समस्याओं के लिए अत्याधुनिक एल्गोरिदम में एक प्रमुख भूमिका निभाते हैं। हालाँकि ये एल्गोरिदम अक्सर आश्चर्यजनक रूप से सरल होते हैं, लेकिन इनके पीछे का सिद्धांत सरल नहीं है, और साहित्य में इनके कई जटिल सैद्धांतिक औचित्य मौजूद हैं। इस शोधपत्र में, हम सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए अंक-आधारित प्रसार मॉडलों के लिए एक सरल और काफी हद तक स्व-व्याख्यात्मक सैद्धांतिक औचित्य प्रदान करते हैं। यह दृष्टिकोण प्रसार मॉडलों का उपयोग करके नमूनों के प्रशिक्षण और निर्माण के लिए एक सामान्य एल्गोरिथम टेम्पलेट की ओर ले जाता है। हम दर्शाते हैं कि कई प्रभावशाली प्रसार मॉडल इस टेम्पलेट के भीतर विशिष्ट विकल्पों के अनुरूप होते हैं, और सरल वैकल्पिक एल्गोरिथम विकल्प समान परिणाम प्रदान कर सकते हैं। इस दृष्टिकोण का एक अतिरिक्त लाभ यह है कि यह बिना किसी संभाव्यता सन्निकटन के सशर्त नमूनाकरण को सक्षम बनाता है।
