综述：扩散模型设计基础研究综述

这篇综述系统梳理了扩散模型（Diffusion Models）的核心设计要素，聚焦前向过程（forward process）、逆向过程（reverse process）和采样过程（sampling process）三大功能组件，深入探讨噪声调度（noise schedule）、网络参数化（parameterization）、引导机制（guidance）等关键设计因素，为构建高效可控的生成模型提供模块化设计指南。

　　

扩散模型设计基础全景解析

功能组件框架
扩散模型作为数据分布建模系统，其核心架构包含三大协同工作的组件：前向过程通过链式噪声扰动将原始数据分布转化为可处理的终端分布（如高斯分布）；逆向过程训练去噪神经网络逐步恢复数据；采样过程则利用优化后的网络生成新样本。这种分层设计使模型兼具理论严谨性和工程可实现性。

前向过程设计精要
噪声调度策略是前向过程的核心，线性（linear）、余弦（cosine）和指数（exponential）等调度方案通过控制噪声注入速率平衡探索与利用。研究显示，Gamma噪声比传统高斯噪声具有更优的分布拟合能力，而潜在空间（latent space）操作可显著降低高维数据的计算开销。终端分布设计需确保信噪比（SNR）趋零，近期工作通过数据统计学习或偏移噪声（offset noise）调整实现更稳定的收敛。

逆向过程创新架构
Transformer架构凭借其全局依赖建模优势，正在挑战U-Net在去噪网络中的主导地位。DiT（Diffusion Transformer）通过自注意力机制实现多模态对齐，而图神经网络（GNN）在生物分子等图结构数据生成中展现出独特的等变特性（equivariance）。参数化方式选择直接影响性能——直接预测原始数据x₀
在逆向初期更准确，而噪声预测ε_θ
在后期表现更稳定，混合参数化（hybrid）如速度预测（velocity）能兼顾两者优势。

采样加速革命
采样过程加速主要聚焦两大方向：引导机制方面，无分类器引导（CFG）通过条件与无条件模型的动态混合，避免了额外分类器的训练开销；时间步蒸馏（distillation）技术将多步生成压缩为单步，如一致性模型（consistency models）通过轨迹平直化实现10倍加速。值得注意的是，DPM-Solver++等高阶数值求解器仅需20步即可保持生成质量，揭示了采样过程存在大量可压缩的冗余计算。

前沿挑战与机遇
当前研究正探索去噪专用架构设计，借鉴图像修复领域的退化建模经验。在负责任应用方面，因果引导（causal guidance）机制有望提升科学计算的可信度，而概念遗忘（concept forgetting）技术可缓解生成内容的版权争议。值得关注的是，扩散模型在个性化医疗和药物设计领域已展现出突破性潜力，但其在生物医学应用中的偏差控制仍需跨学科协作解决。