扩散模型的超参数调优侧重于优化控制训练过程、噪声调度和采样效率的参数。关键超参数包括扩散时间步数（T）、噪声调度（如何在时间步中添加噪声）、学习率、批量大小以及网络深度等架构选择。例如，时间步数直接影响训练稳定性和样本质量：时间步太少可能导致欠拟合，而太多则会减慢训练速度而没有显著收益。噪声调度——通常是线性、余弦或自定义——决定了噪声添加和移除的速度，影响模型学习渐进数据转换的能力。学习率和优化器设置（例如 Adam 的 Beta 值）也需要仔细调优以避免发散或收敛缓慢。
一种实用的方法是，从既定的基线（例如，T=1000 步和线性噪声调度）开始，然后根据验证指标迭代调整参数。例如，将 T 减少到 500 步并切换到余弦调度，可以在计算量更少的情况下提高样本质量。批量大小应平衡内存限制和模型性能——较大的批量通常能稳定训练，但需要更多 GPU 内存。网格搜索或贝叶斯优化等工具可以自动探索超参数组合。例如，测试学习率 [1e-4, 3e-4] 和批量大小 [32, 64]，同时监控 Fréchet Inception Distance (FID) 等指标，有助于确定最优配置。此外，调整损失函数的权重（例如，侧重于特定的时间步）可以解决模型学习不同噪声水平时存在的失衡问题。
采样相关的超参数，例如推理过程中的去噪步数，也需要调优。像 DDIM（去噪扩散隐式模型）这样的技术允许采样步数少于训练步数，但必须调整步数和噪声去除阈值以避免伪影。对于条件模型，像无分类器引导尺度（例如，文本到图像模型设置为 7.5）这样的参数会显著影响输出与输入的对齐程度。Weights & Biases 或 TensorBoard 等工具可以跟踪实验，可视化噪声调度或引导尺度等参数变化如何影响输出。例如，开发者可能会发现引导尺度为 5.0 可以生成更详细的图像，而不会使颜色过饱和。通过系统地测试这些参数并优先考虑与用例相关的指标（例如，FID 表示保真度，推理速度表示实时应用），开发者可以有效地优化扩散模型。