方差缩减在生成模型（尤其是在扩散模型或基于蒙特卡罗算法的方法中）的反向过程中发挥着关键作用，可稳定和提高其效率。在这些框架中，反向过程通常涉及迭代地将噪声或近似样本细化为高质量的输出（例如，从噪声生成图像）。此过程中步骤中的高方差会导致不稳定的更新、缓慢的收敛或较差的最终结果。方差缩减技术可以最大程度地减少这种可变性，确保反向过程中的每个步骤都能可靠地为实现所需结果做出贡献。当过程依赖于随机估计时，例如在扩散模型中预测要移除的噪声的每个步骤，这一点尤其重要。
一个具体的例子是在扩散模型中，其中反向过程会逐步对样本进行去噪。在每个步骤中，神经网络都会预测要减去的噪声，但由于训练数据或模型输出中的随机性，此预测可能会有很大差异。学习方差调度或重要性采样等技术可降低这种可变性。例如，某些实现使用混合方法，其中模型会同时预测噪声分布的均值和方差，从而使反向过程可以动态调整步长。另一个例子是在强化学习中，其中方差缩减方法（如优势归一化）应用于策略梯度以稳定训练，这类似于确保反向过程中一致更新的概念。
对于开发人员来说，理解反向过程中的方差缩减可以转化为实际的利益。较低的方差意味着实现稳定的结果所需的迭代次数更少或批量大小更小，从而降低了计算成本。在扩散模型中，这可能意味着在相同资源下生成时间更快或输出质量更高。例如，在随机计算图中使用像路径导数这样的方差缩减估计器可以简化通过反向过程的反向传播。此外，像控制变量这样的技术——其中从估计值中减去相关的低方差项——可以集成到损失函数中以提高训练效率。通过优先考虑方差缩减，开发人员可以构建更稳健和可扩展的生成模型实现，而不会牺牲性能。