扩散模型在高分辨率图像生成任务中表现良好，因为它们能够生成精细的细节并保持大型图像的连贯性。 这些模型的工作原理是从纯噪声开始，然后通过多个去噪步骤逐渐改进它。 这种迭代过程使它们能够生成具有清晰边缘、逼真纹理和平滑颜色过渡的高质量图像，这对于高分辨率输出至关重要。 与 GAN 等传统生成模型相比，扩散模型在训练期间更稳定，并且不易出现模式崩溃等伪影，模式崩溃是指模型生成图像的有限变体而不是多样化的输出。
扩散模型擅长高分辨率图像生成的原因之一是它们的可扩展性。 它们可以在逐渐增加的分辨率上进行训练，并使用诸如无分类器指导之类的技术来平衡生成图像的真实感和多样性。 例如，Stable Diffusion 和 Imagen 已通过生成 1024×1024 或更高分辨率的详细图像来证明其强大的性能。 此外，诸如潜在扩散之类的技术通过在较低维度的潜在空间中而不是直接在像素数据上应用去噪过程来降低计算成本，从而使高分辨率生成更加高效。
尽管扩散模型具有优势，但在生成极高分辨率图像时仍然存在挑战。 该过程计算成本高昂，需要强大的 GPU 或 TPU 才能有效地处理长去噪链。 此外，随着图像分辨率的提高，确保图像不同部分的全局一致性变得更加困难，有时会导致不一致或不自然的过渡。 研究人员正在通过分层扩散等方法解决这些问题，在这种方法中，模型首先生成较低分辨率的版本，然后在较高分辨率下改进细节。 随着这些技术的改进，预计扩散模型在高分辨率图像生成方面将变得更加有效。