扩散模型主要使用流行的深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow 和 JAX）以及建立在其之上的专用库进行开发。 PyTorch 因其灵活性、动态计算图和强大的生态系统而成为最广泛采用的框架。 TensorFlow（通常与 Keras 一起使用）是另一种常见的选择，尤其适用于以生产为中心的工作流程。 JAX 虽然不太主流，但因其性能优化而在研究中越来越受欢迎。 Hugging Face 的 Diffusers 和 Google 的 KerasCV 等库也提供了高级工具来简化实现。 这些框架提供了扩散模型所需的核心组件，例如神经网络设计、训练循环和高效的 GPU 利用率。
PyTorch 在扩散模型开发中的主导地位源于其研究友好的设计。 它的动态图系统使得在训练期间更容易实现自定义采样步骤或修改架构。 诸如 torchdiffeq 这样的库可以解决连续时间扩散过程的微分方程，而 Hugging Face 的 diffusers 库提供了预构建的扩散管道（例如，Stable Diffusion）和调度器，如 DDPM 或 DDIM。 另一方面，TensorFlow/Keras 吸引了优先考虑部署的开发人员。 KerasCV 的扩散模型 API 包括即用型实现，例如 Stable Diffusion，以及生产友好的导出选项（如 TensorFlow Lite）。 TensorFlow 的静态图优化和分布式训练工具（例如，TFX）有利于扩展大型模型。
JAX 虽然对初学者不太友好，但因其在研究环境中的速度和可扩展性而备受重视。 它的即时 (JIT) 编译和自动微分功能可以实现高度优化的代码，用于训练或采样。 诸如 Google 的 Imagen 或 OpenAI 的 DALL-E 2 等项目利用 JAX 进行大规模扩散实验。 同时，Hugging Face 的 diffusers 库抽象了特定于框架的细节，允许代码在 PyTorch、TensorFlow 或 Flax (JAX) 上运行，只需进行最小的更改。 对于寻求简单性的开发人员来说，FastAI 或 StudioML 等工具提供了额外的包装器。 框架的选择通常取决于用例：PyTorch 用于快速原型设计，TensorFlow/Keras 用于部署，JAX 用于对性能至关重要的研究，Hugging Face 用于跨框架的可访问性。