预计扩散模型将在三个关键领域得到改进：效率、对输出的控制以及可扩展性。 这些进步旨在解决当前的局限性，同时扩大其在实际应用中的范围。 开发人员可以期待在更快的采样、更好的引导生成以及跨领域的更广泛用例方面的进展。
一个主要的重点是提高计算效率。 当前的扩散模型需要许多迭代步骤来生成高质量的输出，这会减慢实时应用程序的速度。 像蒸馏这样的技术，训练更小的模型来模仿更大模型的行为，可以减少推理过程中所需的步骤数量。 例如，渐进蒸馏将 1000 步扩散过程压缩为仅几个步骤，而不会显着降低质量。 另一种方法是优化潜在空间表示，如潜在扩散模型中所见，它在较低维度空间中运行以减少内存和计算需求。 这些方法可以使扩散模型更易于用于边缘设备或视频生成等对速度至关重要的应用。
增强对生成输出的控制是另一个优先事项。 虽然像无分类器引导这样的工具可以对结果进行一些指导，但未来的方法可能会实现更细粒度的操作——例如编辑图像中的特定属性或为科学模拟强制执行严格的约束。 将扩散与其他模型（如 VAE 或 GAN）相结合的混合架构可以提高精度。 例如，扩散模型可能会生成分子的粗略轮廓，而基于物理的网络会对其进行细化，以确保结构的有效性。 此外，更好的调节机制，例如将文本提示与图像特征更紧密对齐的交叉注意力层，可以减少多模态生成中的错误。
最后，可扩展性和泛化将扩大扩散模型的效用。 研究人员正在探索将它们应用于 3D 数据（例如，蛋白质结构）、视频和音频，方法是调整扩散过程以处理顺序或分层数据。 例如，自回归扩散可以通过迭代分割来生成更长的音乐作品。 像 Diffusers 库这样的开源框架已经简化了实验，这可能会加速其在医疗保健或工程等小众领域的采用。 随着这些模型变得更有效和适应性更强，开发人员可能会看到用于异常检测或合成数据生成等任务的标准化工具的出现，从而进一步将扩散方法集成到生产流程中。