高阶求解器通过减少迭代采样过程中引入的近似误差来提高扩散模型的准确性。扩散模型通过逐渐反转添加噪声的过程来生成数据，该过程在数学上建模为微分方程。求解器逐步逼近该方程的解。诸如基于龙格-库塔方法或诸如 DPM-Solver 之类的专门技术的高阶求解器，通过考虑每个步骤近似中的更多项来获得更好的准确性。例如，一阶欧拉方法仅使用当前梯度估计下一步，而诸如 Heun 方法之类的二阶求解器同时使用当前梯度和中间梯度，从而导致更精确的更新。这减少了多个步骤的累积误差，使模型能够以更少的采样步骤生成更高质量的输出。
权衡之处在于计算成本和稳定性。高阶求解器每个步骤需要更多的计算。例如，四阶龙格-库塔方法每个步骤评估梯度四次，而欧拉方法仅一次。但是，改进的精度通常允许使用更少的总步骤来实现相同或更好的结果。实际上，这可以使高阶方法总体上更有效率。对于扩散模型，诸如 DPM-Solver 之类的专用求解器利用扩散过程的结构来优化这种平衡。例如，与基本的一阶方法所需的数百个步骤相比，DPM-Solver 可以在 10–20 个步骤中生成高质量的图像。但是，稳定性可能是一个问题：如果模型学习的梯度是嘈杂的或不一致的，则高阶方法可能会放大误差，从而导致伪影。开发人员必须针对其特定模型和数据测试求解器，以确保鲁棒性。
对应用的影响是巨大的。在图像生成中，高阶求解器可以在不牺牲质量的情况下实现更快的推理，从而使实时用例成为可能。例如，使用 DPM-Solver 的 Stable Diffusion 可以在几秒钟而不是几分钟内生成详细的图像。开发人员应根据其优先级选择求解器：一阶方法用于简化和降低每步成本，或者在高资源允许的情况下使用高阶方法来提高速度和准确性。诸如 Diffusers 库之类的工具通常包括预配置的求解器，从而简化了实验。最终，高阶求解器通过使数值近似与底层数据分布更好地对齐来增强扩散模型，这对于诸如高分辨率视频生成或 3D 合成之类的复杂任务至关重要。