文本生成一直面临一个难题——质量和多样性难以同时兼顾；传统的自回归模型能保证文本流畅，但容易陷入重复的表达模式；而非自回归模型虽然能提升多样性，却经常出现语义错误。这个矛盾限制了机器生成文本的实用价值。
DiffuSeq的出现让文本生成技术迈进了一个新阶段。长期以来，人们普遍认为生成质量和输出多样性之间存在无法调和的矛盾，DiffuSeq的成功打破了这种二元对立的认知。通过创新的技术和严密的理论，扩散模型在文本领域表现出了巨大的潜力。当离散的文本符号能够顺利融入连续的扩散框架，当一个模型可以适应多种应用场景，文本生成技术的下一个突破或许已经不远。这个进展不仅推动了基础算法的发展，也为自然语言处理的实际应用打开了新的大门。