量化扩散模型输出的多样性包括测量生成的样本彼此之间有多不同，同时确保它们涵盖了广泛的可能结果。一种常见的方法是计算大量生成输出之间的统计或感知相似性指标。 例如，特征空间中的成对距离度量（例如，使用来自预训练模型的嵌入）可以揭示图像或其他输出有多么不同。 此外，聚类算法或基于熵的度量可以评估模型是否产生跨越数据分布的多个模式的输出，而不是崩溃到几个重复的模式。
一种实用的方法是使用感知指标，例如 LPIPS（学习的感知图像块相似度），它使用来自神经网络的特征量化两个图像之间的差异。 通过计算成对生成图像之间的 LPIPS 分数，开发人员可以计算平均差异分数 - 较高的平均值表示更大的多样性。 另一种方法是从预训练的分类器（例如，图像的 Inception-v3）中提取特征向量并分析它们的分布。 诸如 Fréchet Inception Distance (FID) 之类的指标将生成的特征分布与训练数据的分布进行比较，但 FID 本身并不能分离多样性 - 使用诸如特征的标准差或唯一聚类的数量（通过 k 均值）之类的指标对其进行补充，可以提供更清晰的图像。 对于非图像数据（例如文本），可以使用 n 元语法重叠或基于嵌入的指标（如 BERTScore 方差）来衡量多样性。
为了实现这些技术，开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等库来计算特征嵌入和成对距离。 例如，生成 1,000 个图像，提取它们的 Inception-v3 嵌入，并计算所有对之间的平均余弦相似度将提供一个简单的多样性分数。 使用 k 均值对这些嵌入进行聚类并测量每个聚类的样本分布（例如，使用熵）可以揭示输出是否均匀地分布在模式上。 但是，计算成本会随着样本大小的增加而增加，因此可能需要采用诸如子采样或使用较小的特征空间之类的近似值。 平衡多样性与输出质量也至关重要 - 过度多样化的输出可能包括低质量的样本，因此应将指标与诸如精确率-召回率曲线或人工评估之类的质量检查一起使用。