确定性采样策略可以通过使生成过程更快、更一致、更容易控制来改进扩散模型。与在去噪过程的每个步骤中引入随机性的随机方法不同，确定性方法遵循从噪声到数据的固定路径。这种可预测性使得开发者可以用更少的步骤生成高质量的样本。例如，去噪扩散隐式模型 (DDIM) 方法使用确定性采样器在短短 10-50 个步骤内生成结果，而传统的随机采样器如 DDPM 则需要数百个步骤。步骤的减少直接转化为计算成本降低和推理时间缩短，这对于实际应用至关重要。
确定性采样的一个关键优势在于其可重复性。由于该过程不依赖于随机噪声注入，相同的输入噪声向量将始终产生相同的输出。这种一致性在视频生成等需要逐帧连贯性的场景中非常有价值，或在需要重复性进行验证的科学应用中也很重要。此外，确定性方法简化了调试和优化。开发者可以追溯采样过程中特定步骤的错误或质量问题，而无需处理随机性引入的可变性。例如，当结果可预测时，微调模型的噪声调度或步长会变得更加简单。
确定性策略还能够更好地与数值优化技术结合。许多确定性采样器被设计为常微分方程 (ODEs) 的近似，可以利用高效的 ODE 求解器进行稳定和准确的生成。例如，DDIM 将扩散过程重新表述为 ODE，允许使用像 Runge-Kutta 方法这样的高阶求解器来加速采样。这种数学框架为开发者提供了系统权衡速度和质量的工具。虽然确定性方法可能比随机方法牺牲一些多样性，但其可控性和效率使其成为在资源受限环境中（如移动设备或实时系统）部署的实用选择。