反向过程中的步长决定了系统在从噪声或近似状态转换回精炼输出的每次迭代中改变多少。在优化、扩散模型或迭代细化算法等场景中，步长直接影响计算效率和结果质量之间的平衡。较大的步长通过每次迭代覆盖更多区域来减少计算时间，但存在超出最优解或引入不稳定性的风险。相反，较小的步长会提高精度，但需要更多步骤和计算资源。这种权衡使得步长成为权衡速度和准确性的关键超参数。
例如，在基于扩散的生成模型（如 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)）中，反向过程通过多个步骤逐步去除数据中的噪声。在这里，步长控制着模型在每个时间步“减去噪声”的程度。过大的步长可能会跳过关键的中间状态，导致伪影或不连贯的输出。相反，过小的步长可能会保留不必要的细节，从而减慢生成速度而不会提高质量。同样，在优化（例如，梯度下降）中，将参数向最小值更新的反向过程依赖于步长以避免振荡或缓慢收敛。在这里选择不当的步长可能导致算法发散或陷入局部最小值。
开发者在设置步长时必须考虑问题复杂性、资源限制和容错能力等因素。自适应方法，例如优化中的学习率调度或扩散模型中的变步长采样器，可以动态调整步长以平衡速度和精度。例如，DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models) 采样器通过仔细增加步长而在不牺牲输出质量的情况下，使用较少步骤的确定性反向过程。通过经验测试步长（例如，通过网格搜索）或使用领域特定的启发式方法（如余弦调度）可以帮助优化此参数。最终，步长充当一个杠杆，用于使反向过程与计算成本和结果保真度之间的期望权衡保持一致。