优化器的选择显著影响扩散模型训练的动力学、稳定性和最终性能。优化器根据损失函数的梯度决定模型参数在训练过程中的更新方式。扩散模型涉及迭代过程，其中噪声被逐步添加到数据中，然后反向处理，形成复杂的优化景象。优化器必须处理不同幅度的梯度，避免陷入局部最小值，并平衡计算效率。选择不当的优化器可能导致收敛缓慢、训练不稳定或生成质量欠佳。
例如，Adam 因其自适应学习率而在训练扩散模型中成为热门选择，它根据梯度历史为每个参数调整学习率。这种适应性有助于管理扩散过程中不同时间步上梯度尺度的变化。然而，Adam 的内存开销——存储一阶和二阶矩估计——对于非常大的模型可能是一个缺点。相比之下，带有动量的 SGD 可能需要仔细调整学习率计划，但在 Adam 的适应性可能导致参数更新过度的情况下，可以提供更稳定的更新。一些实现还使用混合方法，如 AdamW，它将权重衰减与参数更新解耦，提高了泛化能力。开发者可以针对特定用例尝试 RMSProp 等优化器，例如在使用有限硬件资源进行训练时，因为它可能比 Adam 占用更少的内存。
优化器的超参数，如学习率和动量，也会与扩散过程相互作用。例如，使用 Adam 时过高的初始学习率可能导致早期训练不稳定，此时模型正在学习粗粒度噪声模式，而过低的学习率则会减缓收敛。学习率热身（在初始步骤中逐步增加学习率）常用于缓解这种情况。此外，有时会应用梯度裁剪以防止梯度爆炸，尤其是在具有许多时间步长的架构中。优化器的选择还影响模型在不同噪声水平下的泛化能力；与非自适应方法相比，自适应方法可能更好地处理变化的损失景象。开发者应优先使用其特定数据集和架构测试优化器，从既定默认设置（例如，Adam，学习率为 1e-4）开始，并根据训练指标（如损失曲线和样本质量）进行迭代。