突破扩散模型极限：如何利用推理时计算能力提升生成质量

1. 扩散模型的瓶颈：推理时计算的潜力未被充分挖掘

扩散模型在图像、音频和视频生成领域表现卓越，其通过多步降噪的过程从噪声中生成高质量数据。然而，传统优化思路主要聚焦于减少推理时的降噪步骤数量，以提升计算效率，但这种方式的性能提升在有限计算预算下很快趋于平缓。本文提出了一个全新的研究视角：通过在推理时搜索“更优噪声”，探索扩散模型在生成质量上的更多潜力，从而突破降噪步骤优化的局限。

2. 核心创新：推理时的搜索框架设计

研究团队提出了一种推理时扩展计算能力的搜索框架，将优化问题拆解为两大核心：验证器（verifiers）与搜索算法（algorithms）。

验证器：提供搜索反馈，包括三种类型——具备评估特权的信息、利用生成条件的引导信息，以及完全无条件的信息。

搜索算法：探索更优的采样噪声，包括随机搜索、基于零阶优化的迭代搜索，以及基于路径的迭代搜索。

通过这些组件，研究者实现了灵活的搜索配置，从而适配不同任务需求，实现生成质量的显著提升。

3. 实验亮点：显著提升生成质量的推理策略

实验覆盖了类条件生成（ImageNet）和文本条件生成两大场景，展示了该方法在多种任务和模型规模上的优越表现：

显著提升图像生成质量：通过随机搜索验证器分数最高的噪声，生成图像的FID（生成质量分数）和IS（分类置信度分数）均大幅改善。

任务相关的定制优化：不同生成任务对验证器与算法的最佳配置需求各异，展示出推理时搜索框架的高灵活性和扩展性。

多验证器集成的优势：结合多验证器的评估结果，有效缓解单一验证器可能带来的偏差，增强生成质量的普适性。

4. 未来展望：推理时计算的深层潜力

本文开创性地将推理时计算与扩散模型的优化深度结合，提出了通过噪声搜索增强生成性能的框架。研究揭示了不同任务对验证器和算法的独特需求，为扩散模型在多样化应用场景中的进一步优化提供了新方向。这一方法的推广不仅有望提升生成质量，也为探索推理时计算资源的最优利用开辟了更广阔的前景。

论文标题：Inference-Time Scaling for Diffusion Models beyond Scaling Denoising Steps
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.09732

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