为了有效训练扩散模型，需要规避几个常见的陷阱，这些陷阱会影响模型的性能和效率。三个主要挑战包括训练不稳定、采样效率低下和评估困难。每个领域都存在开发者需要解决的具体障碍，以确保模型训练和部署的成功。
一个主要的挑战是训练不稳定，这通常是由不正确的超参数调整或噪声调度配置引起的。扩散模型依赖于预定义的噪声调度，该调度决定了在每个训练步骤中添加多少噪声。如果此调度过于激进或校准不佳，则模型可能难以有效地学习反向去噪过程。例如，使用线性噪声调度而不针对数据分布进行调整会导致早期训练步骤中的过饱和，从而使模型更难恢复有意义的模式。此外，诸如 U-Net 设计（在扩散模型中很常见）之类的架构选择需要仔细调整层深度、注意力机制和归一化，以避免梯度问题。过高的学习率会进一步破坏训练的稳定性，导致不稳定的损失曲线无法收敛。
另一个问题是采样效率低下和过拟合。使用扩散模型生成样本可能需要数百或数千个步骤，这使得实时使用不切实际。虽然诸如 DDIM（去噪扩散隐式模型）之类的技术可以减少推理步骤，但它们通常需要重新训练或牺牲输出质量。例如，过于激进地减少步骤可能会导致图像模糊或产生伪影。过拟合也是一种风险，尤其是在数据集有限的情况下。在小型同构数据集上训练的模型可能会记住特定示例，而不是学习通用模式。例如，在狭窄的面孔集合上训练的扩散模型可能会生成训练样本的近似副本，而不是生成多样化的输出。数据增强和正则化方法（例如 dropout）可以缓解此问题，但需要仔细实施以避免降低模型性能。
最后，评估和模式崩溃构成了重大挑战。与 GAN 不同，扩散模型不太容易发生模式崩溃，但如果训练数据缺乏多样性，它们仍会产生重复或低多样性的输出。诸如 Fréchet Inception Distance (FID) 之类的指标通常用于评估样本质量，但它们可能无法捕捉到细微的故障，例如生成图像中不一致的纹理或不合理的细节。例如，一个模型可能获得很高的 FID 分数，但无法在复杂场景中呈现连贯的对象关系。人工评估仍然至关重要，但很耗时。此外，平衡样本多样性和保真度之间的权衡（通常由无分类器扩散中的引导尺度控制）需要迭代测试。将引导设置得太高会降低多样性，而低值可能会产生嘈杂或不连贯的输出。
通过仔细的超参数调整、架构调整和稳健的评估来解决这些陷阱，开发人员可以提高扩散模型在实际应用中的可靠性和性能。