为了减少诸如扩散模型等生成模型逆向过程中的采样噪声，可以应用几种实用的方法。这些方法侧重于改进去噪步骤，以产生更清晰的输出，同时保持效率。以下是三个关键策略，并提供了与开发人员相关的技术细节。
1. 优化采样步数和时间表 增加采样步数是减少噪声的直接方法。 更多的步骤允许模型在去噪过程中进行更小、渐进的调整，从而最大限度地减少引入伪影的突然变化。 例如，在扩散模型中，使用 1,000 步而不是 50 步可以产生更平滑的结果，但这会牺牲计算速度。 此外，调整噪声时间表（在每个步骤中删除多少噪声的计划）会有所帮助。 余弦时间表将更多步骤分配给关键阶段（例如，早期或晚期去噪），通常通过减少累积误差来优于线性时间表。 开发人员可以尝试 “改进的 DDPM” 论文中的时间表，该时间表平衡了速度和质量。
2. 确定性采样和方差控制 从随机采样切换到确定性采样可以减少逆向过程中的随机性。 例如，去噪扩散隐式模型 (DDIM) 重新参数化逆向过程，通过固定各步骤中的噪声预测来实现确定性采样。 这消除了随机抽取的变异性，从而产生更一致的输出。 另一种方法是修改逆向过程方程中的方差项。 通过钳制或退火方差（例如，对预测噪声使用较低的上限），开发人员可以在不改变模型架构的情况下抑制高频噪声。 诸如 diffusers 库之类的工具为这些调整提供了可配置的参数。
3. 指导和训练改进 诸如无分类器指导等指导技术，将采样过程建立在其他信号（例如，文本提示）的基础上，以引导输出到较低噪声区域。 它的工作原理是在采样过程中混合条件和无条件模型预测，从而有效地放大相关特征并抑制噪声。 使用噪声感知目标训练模型也有助于。 例如，使用惩罚高频误差的损失函数（例如，加权傅里叶域中的梯度）会鼓励模型在训练期间优先考虑更平滑的输出，这会延续到逆向过程。 实施这些需要修改训练循环，但可以在不增加额外推理成本的情况下显着减少噪声。
通过结合这些方法（调整步骤、控制方差和改进训练），开发人员可以在平衡计算需求的同时，在逆向过程中获得更清晰的结果。