扩散损失 (Diffusion Loss) 是与扩散模型 (Diffusion Models) 相关的一种损失函数，用于训练过程中指导模型学习如何逐步去除噪声并恢复数据的原始结构。扩散模型通过两个阶段进行操作：前向扩散过程和逆向扩散过程。在前向扩散过程中，模型逐步向数据添加噪声，直到数据完全转化为噪声；而在逆向扩散过程中，模型学习如何去除噪声，恢复数据。

扩散损失函数的目的是最小化去噪过程的预测误差，即模型预测的去噪结果与实际数据之间的差异。这种损失函数通常是基于均方误差 (Mean Squared Error, MSE) 或者变分推断 (Variational Inference) 原理来定义的。