扩散模型在生成高质量输出方面展现了巨大的潜力，但仍存在一些开放性挑战阻碍其更广泛的开发和部署。其中三个关键领域尤为突出：计算效率、输出控制以及集成到生产系统中。每个挑战都带来了独特的障碍，开发者必须克服这些障碍以提高可用性和可靠性。
首先，计算需求仍然是一个主要障碍。训练扩散模型需要大量的资源，通常涉及数周的 GPU 时间和大型数据集。即使是推理速度也可能较慢——生成单个高分辨率图像可能需要几秒到几分钟，这限制了实时应用。例如，虽然像潜在扩散这样的技术通过在压缩空间中操作来减少内存使用，但在视频生成中仍然难以保持一致性，因为每一帧都必须完美对齐。优化采样步骤，例如使用 DDIM 或渐进式蒸馏等方法，有助于加快推理速度，但往往会牺牲输出质量或需要重新训练。平衡速度、成本和质量仍然是一个尚未解决的问题，特别是对于硬件资源有限的边缘设备。
其次，精确控制生成内容很困难。虽然像 Stable Diffusion 这样的文本到图像模型允许通过提示来引导输出，但它们经常误解细微的指令或产生不一致的结果。例如，要求“左边一辆红色的汽车，右边一辆蓝色的自行车”可能会导致物体重叠或颜色互换。ControlNet 或 LoRA 等技术添加条件输入（例如，草图或分割图）以改善对齐，但这需要额外的训练数据并使流程复杂化。对风格、构图和连贯性进行细粒度控制——特别是对于讲故事或 3D 资产生成等多步骤任务——仍然不可靠。此外，如何在不进行手动后处理的情况下减轻训练数据中继承的偏差（例如，人物图像中的性别刻板印象）仍然是一个开放性问题。
最后，在生产环境中部署扩散模型带来了基础设施方面的挑战。在规模化部署这些模型时，需要处理可变延迟和高内存使用，这使得与现有系统的集成变得复杂。例如，一个按需生成产品图像的云服务必须有效管理 GPU 资源分配，以避免流量高峰期间出现瓶颈。安全问题，例如防止滥用生成深度伪造（deepfakes），也需要强大的防护措施，如添加水印或输入过滤，这增加了开销。此外，为特定用例微调模型时，版本控制变得复杂，因为更新可能会破坏下游应用。开发者需要更好的工具来监控、优化和保护现实工作流程中的扩散模型，以确保可靠性和可维护性。