扩散模型的正则化技术有助于提高训练稳定性，防止过拟合，并提高生成输出的质量。 这些方法解决了诸如高计算成本、对超参数的敏感性以及记忆训练数据的风险等挑战。 以下是开发人员可以应用的关键方法
1. Dropout 和随机深度 将 dropout 层添加到去噪网络（扩散模型的核心组件）会在训练期间引入随机性。 例如，将 dropout 应用于 U-Net 架构中的中间层会迫使模型依赖不同的特征而不是特定的神经元。 随机深度（在训练期间随机跳过层）也可以减少深度网络中的过拟合。 当训练数据有限时，这些技术特别有用，因为它们可以防止模型记忆精确的模式。 例如，在 Stable Diffusion 中，dropout 率通常在 0.1 到 0.3 之间应用于注意力和残差块。
2. 权重衰减和梯度裁剪 权重衰减（L2 正则化）通过向损失函数添加与权重平方成正比的项来惩罚较大的参数值。 这使模型的权重更小，从而提高了泛化能力。 权重衰减系数的典型值（如 0.01）可以在稳定性和不扼杀学习之间取得平衡。 梯度裁剪（限制反向传播期间的最大梯度幅度）可以防止扩散模型中不稳定的更新。 例如，将梯度裁剪为最大范数为 1.0 有助于避免在噪声预测任务高度非线性的早期训练阶段出现发散。
3. 数据增强和噪声计划调整 对训练数据应用数据增强（例如，随机裁剪、翻转或颜色抖动）可以提高鲁棒性，尤其是对于基于图像的扩散模型。 即使是像水平翻转这样的简单增强也可以减少过拟合。 此外，调整噪声计划（定义如何添加和删除噪声的过程）可以作为隐式正则化。 例如，使用基于余弦的计划而不是线性计划（如在 Improved DDPM 中）可以更均匀地分散噪声水平，从而防止模型过度索引特定时间步长。 开发人员还可以试验混合计划，以强调扩散过程的关键阶段。
通过结合这些技术，开发人员可以训练出更好地泛化到未见过数据的扩散模型，同时保持高效的收敛。 实际实现通常涉及迭代实验——例如，测试 dropout 率或调整噪声计划——以找到特定数据集和架构的适当平衡。