扩散模型的深度——以其神经网络中的层数来衡量——直接影响其学习复杂数据模式和生成高质量输出的能力。更深的模型通常具有更大的能力来捕获数据中的复杂细节，例如图像中的精细纹理或音频中的细微变化。 例如，与较浅的 10 层模型相比，具有 50 层的扩散模型可以更好地对高分辨率图像的分布进行建模，因为添加的层可以实现分层特征提取。 然而，增加深度也会带来诸如训练不稳定、推理时间更长和更高的内存使用率等挑战。 平衡这些权衡对于优化性能至关重要。
更深模型的一个主要优点是它们能够通过渐进式去噪步骤来细化输出。 例如，在图像生成中，深度 U-Net 架构（通常用于扩散模型）中的每一层都可以专注于不同尺度的噪声消除——早期层处理粗糙结构，而更深层细化边缘或纹理。 这种分层处理通常会产生更清晰、更连贯的结果。 然而，过于深入的模型可能会遭受收益递减的影响。 例如，对 Stable Diffusion 变体的研究表明，将层数增加到一定程度以上（例如，对于 256x256 图像，超过 30+ 层）会略微提高输出质量，但会使训练时间和 GPU 内存消耗翻倍。 这表明深度必须与任务的复杂性和可用的计算资源保持一致。
从实际的角度来看，开发人员应该根据他们的用例试验深度。 对于需要高保真度的任务，例如医学成像或照片级真实感渲染，更深的模型可能是合理的。 相比之下，像实时视频生成这样的应用可能会优先考虑更浅的架构以实现更快的推理。 像残差连接或梯度检查点这样的技术可以缓解深度模型中的训练挑战。 例如，在 20 层扩散模型中使用跳跃连接可以通过保持梯度流来稳定训练，从而避免“梯度消失”问题。 最终，深度是众多杠杆之一——将其与高效的注意力机制或剪枝等优化相结合通常会产生比简单地添加层更好的结果。