在扩散模型中利用迁移学习，意味着使用预训练模型作为新任务的起点，从而减少训练时间和数据需求。扩散模型通过迭代去噪随机噪声来生成数据，通常需要大量数据集和计算资源。通过利用迁移学习，开发者无需从头开始训练，即可将现有模型适应于新的领域或任务。例如，一个在通用图像（如风景）上训练的扩散模型，可以通过在较小的 X 射线数据集上进行再训练来微调用于医学图像处理。这种方法利用了模型现有理解图像结构的能力，同时使其专门用于新的领域。
一种常见的策略是重用预训练扩散模型的核心架构（例如 Stable Diffusion 中的 U-Net 主干网络），并修改特定组件。开发者可能会冻结捕获低级特征（边缘、纹理）的早期层，并重新训练后期层以适应新的数据分布。对于文本到图像任务，迁移学习可能涉及保持预训练的文本编码器固定，同时微调扩散过程以更好地与专业数据集对齐。例如，一个在通用文本提示上训练的模型可以通过在精心策划的漫画风格图像与描述性标题配对的数据集上进行微调，来适应生成漫画艺术。这种有针对性的调整确保模型保留通用能力，同时学习领域特定的细节。
实际考虑因素包括数据集大小、计算限制和超参数调整。如果目标数据集较小，使用较低的学习率进行微调有助于避免过拟合。对于需要改变分辨率的任务（例如，将 256x256 模型适应到 512x512），开发者可能会添加额外的层来处理更高维度，同时重用低分辨率特征。Hugging Face 的 Diffusers 库等工具通过提供预训练模型和微调脚本来简化这一过程。例如，开发者可以使用该库的 Stable Diffusion v2 检查点，调整无分类器引导比例以更好地控制生成，并在自定义的产品草图数据集上进行微调，以生成营销视觉效果。这些步骤演示了迁移学习如何即使在资源有限的情况下也能使扩散模型易于使用。