通过识别和纠正每个去噪步骤中的预测误差，错误估计可以增强反向扩散过程，从而产生更高质量的输出。在扩散模型中，反向过程迭代地从数据中去除噪声以生成样本，例如图像或音频。每个步骤都依赖于神经网络来预测数据中的噪声分量。然而，这些预测中的不准确性会随着时间的推移而累积，从而扭曲最终结果。错误估计衡量预测噪声和实际噪声之间的差异，使模型能够动态调整其预测。这降低了误差累积的风险，并提高了生成过程的稳定性，尤其是在长时间的采样轨迹上。
一种实用的方法是将错误反馈直接集成到去噪步骤中。例如，该模型可以使用辅助损失或辅助网络来估计每个步骤的预测误差。然后，该误差信号可以指导校正，例如改进噪声预测或调整步长。自适应步长调整特别有用：如果误差较大，模型可以采取较小的步长以避免过度调整，而当置信度较高时，可以使用较大的步长。此外，像不确定性量化这样的技术（模型既预测噪声又预测其对该预测的置信度）允许加权调整。例如，在图像生成中，具有较高不确定性的区域（例如，精细纹理）可以接受更多的迭代细化，而低不确定性区域（例如，平坦背景）的处理速度更快。
一个具体的例子是在扩散模型中使用贝叶斯神经网络。这些网络不仅输出噪声估计，还输出表示预测不确定性的方差项。在反向扩散期间，此方差会告知去噪应以多大的力度进行。如果模型不确定图像中像素的值，它可能会应用更保守的更新，将当前预测与早期步骤的历史数据混合。另一个例子是迭代错误校正循环，其中评估中间输出的一致性（例如，使用预训练的分类器或判别器）以识别需要重新处理的区域。对于开发人员来说，实施此类机制可能涉及修改训练目标以包括错误预测，或在推理期间合并轻量级错误检查模块。这些策略使反向过程更加健壮，在效率和准确性之间取得平衡，而无需进行剧烈的架构更改。