为防止扩散模型中的模式崩溃，开发者可以关注三个主要策略：多样化训练数据和目标、修改模型架构以及调整训练和采样技术。模式崩溃通常发生在模型生成的样本变化有限时，这往往是由于对数据中特定模式的过拟合或训练期间探索不足造成的。通过解决这些根本原因，开发者可以鼓励模型生成多样化且高质量的输出。
首先，多样化训练数据和优化损失函数是基础步骤。使用能够广泛代表目标分布的数据集有助于模型学习不同的特征。例如，如果在训练图像生成器，应包含物体姿态、光照和背景的变化。此外，调整训练目标可以减少模式崩溃。扩散模型通常在每个去噪步骤最小化预测噪声与实际噪声之间的均方误差 (MSE)。引入正则化项，例如 KL 散度，可以惩罚过度自信的预测并鼓励探索。例如，在早期训练阶段添加一个奖励模型保持预测不确定性的项，可以防止过早收敛到一部分模式。
其次，架构修改可以提高模型捕捉多样性的能力。例如，使用带有注意力机制的 U-Net 架构使模型能够同时关注局部和全局特征，这有助于生成连贯但多样的输出。整合多尺度特征或自适应归一化层（例如，条件批量归一化）也有助于模型适应数据中的不同模式。一个实际例子是使用空间注意力层在生成过程中优先处理图像的不同区域，确保模型不会过度关注重复模式。这些改变使模型能够更有效地处理复杂的数据分布。
最后，训练和采样策略也起着关键作用。通过精心调整噪声时间表延长训练时间，可以确保模型学会对所有级别的损坏进行去噪，防止过度依赖数据的狭窄子集。在采样过程中，引入随机性——例如改变去噪步数或使用随机噪声进行祖先采样——有助于探索不同的模式。例如，在推理过程中交替使用确定性 (DDIM) 和随机性 (Langevin) 采样步骤，可以平衡输出质量和多样性。此外，在噪声预测步骤中采用温度缩放等技术可以控制样本多样性与保真度之间的权衡。通过结合这些方法，开发者可以在保持模型生成性能的同时，缓解模式崩溃。