关于神经扩散模型（Neural Diffusion Models）的软件工具，综合搜索结果整理如下：

一、主流框架与工具

DVP（Diffusion Visual Programmer）

一种基于GPT架构的扩散视觉编程框架，支持条件灵活的图像翻译，包含RoI识别、风格转移和位置调整等模块，适用于透明图像处理。

DDPM（Diffusion Denoising Probabilistic Model）

采用离散时间潜变量模型的扩散模型实现，通过逐步去噪生成图像。相关代码示例可在中参考，但需注意不同实现视角的差异。

Stable Diffusion

开源的扩散模型库，提供预训练模型和推理接口，支持图像生成、编辑等功能，适用于快速原型开发和部署。

二、开发与学习资源

PyTorch与TensorFlow：

主流深度学习框架，支持自定义扩散模型实现，需参考学术论文或开源代码。

GitHub与Colab：提供代码示例和实验环境，例如在Colab中实现DDPM的教程。

三、注意事项

1. 扩散模型存在多种实现视角（如连续时间与离散时间），需根据需求选择合适模型；

2. 深度学习模型训练需大量计算资源，建议使用GPU加速；

3. 部分工具（如DVP）目前处于研究阶段，可能存在局限性或未完全公开API。

建议根据具体任务需求（如图像生成、风格迁移等）选择合适工具，并参考官方文档或社区资源进行开发。