SOTA是state of the art的缩写，指在特定任务中目前表现最好的方法或模型。它代表着最前沿、
最先进、目前最高水平的意思。在计算机视觉等领域，SOTA通常指代最先进的深度学习模型或方法，在各种基准测试中取得最好的性能表现
Benchmark和baseline则是指最基础的比较对象。研究论文通常以超越现有的baseline/benchmark为动机，实验数据需要以它们为基准来评估是否有提高。Baseline强调一套方法，而benchmark更偏向于当前最高的指标，如precision、recall等可量化的指标
扩散模型（diffusion models）是深度生成模型中新的 SOTA 扩散模型爆火，这是首篇综述与Github论文分类汇总 | 机器之心