12.4 加速采样与引导生成#
扩散模型的两大工程痛点，采样需上千次网络前向、生成内容难以控制，分别由两条技术线解决：加速线上，DDIM 不重训即把千步压到几十步，高阶 ODE 求解器压到 10–35 步，蒸馏路线压到 1–4 步；控制线上，classifier guidance 与 classifier-free guidance 通过修正 score 的方向，把生成任意样本变成生成符合条件 $c$ 的样本，后者已成为 Stable Diffusion 等系统的标准配置。
扩散模型的两大工程痛点，采样需上千次网络前向、生成内容难以控制，分别由两条技术线解决：加速线上，DDIM 不重训即把千步压到几十步，高阶 ODE 求解器压到 10–35 步，蒸馏路线压到 1–4 步；控制线上，classifier guidance 与 classifier-free guidance 通过修正 score 的方向，把生成任意样本变成生成符合条件 $c$ 的样本，后者已成为 Stable Diffusion 等系统的标准配置。