将扩散模型与其他深度学习方法进行有效融合可以发挥各自的优势，提高模型的性能和效果。以下是一些有效的融合方法：
对抗网络（GAN）：将扩散模型与GAN结合，可以在生成图像的同时保持图像的真实性和多样性。通过GAN的生成器和判别器结构，可以进一步提高生成图像的质量。
自编码器（AE）：结合自编码器和扩散模型，可以在保留图像特征的同时进行图像生成和重建。自编码器可以帮助扩散模型更好地学习数据分布和特征表示。
变分自编码器（VAE）：将变分自编码器与扩散模型结合，可以实现对图像数据的生成和重建，并且具有更好的潜在空间表示学习能力。
通过有效融合不同的深度学习方法，可以充分利用各自的优势，提高模型的性能和效果，进一步拓展扩散模型在遥感领域的应用。