确定性采样方法，例如 DDIM（去噪扩散隐式模型），与随机方法的主要区别在于它们在生成过程中处理随机性的方式。 确定性方法对于给定的起点（例如，噪声向量）每次都产生相同的输出，因为它们消除了随机采样步骤。 随机方法，例如 DDPM（去噪扩散概率模型）中使用的那些方法，在生成过程的每个步骤中引入随机性，即使在相同的初始条件下也会导致不同的输出。 这种区别从根本上改变了这些模型如何平衡速度、一致性和样本多样性。
一个关键的技术区别在于采样过程。 例如，DDIM 重新定义了扩散过程以使用非马尔可夫链，使其可以跳过中间步骤，而无需依赖随机噪声添加。 这使得采样路径具有确定性：一旦初始噪声和模型参数固定，输出就是可重复的。 相比之下，像 DDPM 这样的随机方法遵循马尔可夫链，其中每个步骤都依赖于前向过程中注入的随机噪声。 例如，DDPM 可能会在每个时间步添加高斯噪声，而反转此过程需要从考虑该随机性的分布中进行采样。 这使得随机方法本质上速度较慢，但能够产生更多样化的输出。
这些方法之间的权衡取决于使用场景。 确定性采样（例如，DDIM）更快、更有效，因为它可以用更少的步骤（例如，50 步而不是 1000 步）生成样本，同时保持质量。 这对于实时图像编辑或需要可重复性的场景等应用程序很有用。 随机方法虽然速度较慢，但在生成多样化样本方面表现出色，这对于创意艺术生成等任务至关重要。 例如，开发人员可能会为需要帧一致性的视频合成工具选择 DDIM，但在生成多个独特的设计变体时选择随机方法。