扩散模型中的离散化误差是由于连续的扩散过程是用有限数量的步数近似引起的。这些模型模拟噪声随时间的逐渐添加和移除，但在实际实现时，它们将这个连续过程分解为离散的时间间隔。误差的产生是由于步数越少，近似就越粗糙，导致理论上的连续过程与实际实现之间出现不匹配。例如，使用 50 步而非 1,000 步可能节省计算，但会引入模糊图像或不一致样本等伪影。这种误差直接影响样本质量、训练稳定性以及模型的泛化能力。
为了评估这种误差，开发者通常会比较在不同步数下生成的输出。一种常见的方法是测量不同步数配置下的指标，如 Fréchet Inception Distance (FID) 或 Inception Score (IS)。例如，用 1,000 步训练的模型可能达到 3.5 的 FID，而 100 步版本则下降到 7.0，这表明离散化误差更高。另一种方法是收敛性测试：如果增加步数能改善结果，但在达到一定点（例如，超过 500 步）后趋于稳定，则表明剩余误差可以忽略不计。开发者还可以可视化中间输出——例如每一步的噪声预测——以发现预示着离散化不良的突然变化。TensorBoard 或 Matplotlib 等工具可以帮助追踪这些训练过程中的趋势。
解决离散化误差需要平衡计算成本和质量。像高阶求解器（例如 DDIM 或 PNDM）这样的技术可以通过用更少的步数更好地近似连续过程来减少误差。例如，DDIM 的非马尔可夫方法可以通过重复使用先前的预测，在 50 步中达到 1,000 步的质量。自适应步长调整（模型根据局部曲率动态调整步长间隔）是另一种策略。然而，这些方法需要仔细实现：针对图像优化的求解器在未经调整的情况下可能无法处理音频数据。开发者应在关注质量指标的同时，分析运行时和内存使用情况，以找到实际的权衡。在多样化的数据集上进行测试可以确保解决方案超越基准测试具有通用性，避免过度拟合特定的评估条件。