En este artículo, proponemos un modelo de difusión de calor (HDM) para superar las limitaciones del modelo probabilístico de difusión denoising (DDPM). Mientras que el DDPM procesa la imagen como un todo, el HDM introduce un mecanismo de atención entre píxeles para preservar los detalles de la imagen y generar imágenes más realistas, considerando que los píxeles adyacentes tienen mayor probabilidad de pertenecer al mismo objeto. El HDM integra la forma discreta de la ecuación de calor bidimensional en las fórmulas de difusión y generativa del DDPM para calcular la relación entre píxeles adyacentes durante el procesamiento de imágenes. Los resultados experimentales muestran que el HDM genera muestras de mayor calidad que modelos como el DDPM, el modelo de difusión consistente (CDM), el modelo de difusión latente (LDM) y la red generativa antagónica cuantificada vectorial (VQGAN).
