摘要：近年来,扩散模型的图像生成在计算机视觉领域取得了显著进展,文章研究了扩散模型在高质量图像生成任务中的结构优化与策略改进。首先,在模型架构上引入多尺度UNet结构与交叉注意力机制以提升细节保留能力；其次,分析了扩散过程中的采样加速策略,并结合训练－采样一致性正则提升生成效率与稳定性；最后,在噪声建模与损失函数方面,探索了非高斯噪声分布学习与感知－对比混合损失的有效性。

　　关键词：扩散模型；图像生成；高保真；交叉注意力

　　0引言

　　随着深度学习技术的不断进步,人工智能在图像生成领域取得了显著成果。特别是在AI1.0时代,卷积神经网络的发展为图像生成领域的发展奠定了技术基础。从最初的生成对抗网络到近年的扩散模型,图像生成质量不断逼近真实图像,引发了工业界与学术界的广泛关注。高保真的图像生成不仅有助于提高合成图像的应用价值,也对生成模型的表达能力、采样机制和损失设计提出了更高要求。在此背景下,构建更高效、表达能力更强且能生成高保真图像的扩散模型,成为当前研究的重点与挑战。

　　1扩散模型基础理论

　　随着深度学习技术的飞速发展,图像生成模型层出不穷,生成的图像越来越逼真,人眼已经难以分辨真伪。扩散模型（Di■usion Models）是一类基于逐步添加噪声与反向去噪过程的生成模型,其基本思想源于非平衡热力学中的扩散过程。在训练阶段,原始数据凭借马尔可夫链逐步添加高斯噪声,形成一个逐渐演化至各向同性高斯分布的过程；而在生成阶段,模型学习到逆过程,利用去噪网络逐步恢复清晰图像[1]。常见模型如DDPM（Denoising Di■usion Probabilistic Models）凭借变分推断优化训练目标,结合UNet作为条件去噪网络,在多个任务中表现出较强的生成能力。

　　2高保真图像生成需求与评价指标

　　高保真图像生成要求模型不仅能复原目标图像的结构特征,还需在纹理、边缘和语义一致性方面达到真实图像水平。为全面评估生成图像的保真度与多样性,常用指标包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）、感知图像质量评估指标（LPIPS）以及分布相似度评价如Fréchet Inception Distance（FID）。在实际评估中,FID越低代表生成分布越接近真实图像分布,SSIM与PSNR值越高表示图像结构还原效果越好。在公开数据集FFHQ上,几种主流扩散模型在1024×1024分辨率下的对比结果如表1所示。

　　由表1数据可见,基于扩散机制的模型在SSIM和LPIPS指标上普遍优于传统对抗生成模型,尤其是在CelebA-HQ和LSUN等高分辨率数据集上,其保真度和结构还原能力更具优势,充分体现了其在真实图像建模方面的潜力。

　　3基于扩散模型的高保真图像生成研究

　　3.1网络结构的增强与设计优化

　　3.1.1多尺度UNet结构融合

　　在高保真图像生成任务中,引入多尺度UNet结构融合策略,并行构建不同分辨率下的多分支网络,使模型在采样过程中能够同时捕捉局部细节与全局语义信息,从而增强对高维图像特征的表达能力[2]。实验在原始512×512分辨率基础上,加入256×256与128×128两个下采样尺度,并在各尺度间引入可学习的跳跃连接,提升特征对齐精度。融合策略的损失函数L定义如式（1）所示：

　　式中,n表示多尺度UNet中融合的尺度总数；i、j分别表示当前尺度的索引与归一化中使用的索引变量；Fi表示第i个尺度分支网络；λi为各尺度的权重因子；Θi为网络参数；xi、yi分别为输入和目标图像。融合结构在FFHQ和CelebA-HQ数据集上的SSIM指标提升了0.021以上,表明其在高分辨率图像的边缘与纹理建模中具备显著优势。

　　3.1.2引入交叉注意力机制

　　为进一步增强扩散模型对复杂语义及多模态条件信息的理解能力,引入交叉注意力机制（Cross-Attention Mechanism）改进特征引导与融合过程。在传统注意力中,自注意力机制仅关注当前特征内部的关联性,而交叉注意力能够实现条件信息（如文本提示或分类标签）与图像潜在表示之间的跨模态对齐,从而更精准地引导图像生成过程[3]。具体实现中,在每层UNet中引入条件向量,查询－键值映射计算注意力权重,形成条件感知的注意力输出。在大规模实验中,该机制在带条件标签的图像生成任务中将FID从7.46降低至5.89,同时将感知一致性评分提升约14.2%。此外,交叉注意力结构能显著提升生成图像中的细节一致性,特别是在处理复杂背景和人物特征时,边缘清晰度与局部纹理保留表现优于传统结构,有效推动了高保真图像生成的多样性与精度提升。

　　3.2加速采样策略与训练一致性

　　3.2.1应用DDIM降采样路径

　　在扩散模型的图像生成过程中,传统DDPM依赖1000步以上的马尔可夫链采样实现高质量图像重建,导致生成过程耗时严重,难以满足实际应用的实时性需求。为提升采样效率,引入DDIM（Denoising Di■usion Implicit Models）降采样路径,借助非马尔可夫性构造推理路径,实现跳步采样的无偏还原能力[4]。在本研究中,基于DDIM构建可调步长采样系统,设置采样步数为10、20、50和100,并在FFHQ与LSUN Church等数据集上测试不同步数下生成质量,结果如表2所示。

　　从表2可以看出,50步采样在质量与效率之间取得了良好平衡,FID在8以内,生成时间控制在1.5s以内,说明DDIM降采样路径可有效压缩生成过程而不明显牺牲图像保真度,尤其适合高分辨率实时合成场景。

　　3.2.2训练－采样一致性正则

　　传统扩散模型在训练阶段以全步长路径构建预测目标,但采样时多采用跳步策略,如DDIM或跳跃调度器,易造成训练－采样分布不一致,导致生成质量下降与不稳定性增加。为缓解此问题,提出训练－采样一致性正则化方法,在训练过程中模拟采样路径中随机跳步的分布特性,并引入跨时间步的误差惩罚项以约束模型的一致性。具体正则项R定义如式（2）所示：

　　式中,m表示在一个采样路径中使用的总跳步数或采样时间步数量；k、l分别表示当前采样步索引与归一化中使用的索引变量；Gk表示第k个时间步的采样网络；Φk为网络参数；zk与k分别为原始与扰动路径下的潜变量表示；μk为跳步重要性权重；μl表示第l个采样时间步的正则化权重因子。在添加该正则后,模型在FFHQ数据集上的PSNR指标提升了1.06dB,FID下降约1.13,有效提高了图像生成的稳定性与一致性,并显著减少了跳步采样带来的伪影与细节损失问题。

　　3.3噪声建模与损失函数改进

　　3.3.1学习非高斯噪声分布

　　本研究引入非高斯噪声建模机制,采用可学习的混合分布策略对噪声类型进行建模。引入可变分布形状参数,使用可参数化分布族（如学生t分布、Laplace分布）拟合训练数据中观测到的噪声模式,增强模型对真实图像退化路径的模拟能力。在CelebA-HQ和AFHQ数据集上进行实验,比较不同噪声假设对生成质量的影响,结果如表3所示。

　　从表3可以看出,可学习混合分布在各项指标上均优于传统高斯模型,FID降低1.24,LPIPS下降0.047,说明其对复杂噪声结构具有更强的建模能力,提升了生成图像的感知真实度与细节表达能力。

　　3.3.2感知+对比混合损失

　　为增强模型对语义与结构信息的建模能力,提出结合感知损失（Perceptual Loss）与对比损失（Contrastive Loss）的混合损失函数,利用预训练网络提取高层次语义特征并进行特征空间对比监督。感知部分通过计算生成图像与真实图像在VGG感知空间中各层特征的欧氏距离,对比部分利用聚类中心强化类间分离。最终混合损失函数J定义如式（3）所示：

　　式中,ψ表示VGG感知特征提取函数；ζ为归一化特征嵌入；A、B分别为真实图像与生成图像；α、β、η为权重超参。实验证明,使用混合损失后,在FFHQ上PSNR提升0.97dB,FID下降1.12,同时有效增强了边缘锐度与内容对齐能力,生成结果更加贴近真实图像观感。

　　4结语

　　本文研究扩散模型在高保真图像生成中的多角度情况,揭示了模型性能受结构设计、采样路径及噪声建模等关键因素的显著影响。实验表明,多尺度特征融合与交叉注意力机制可显著提升细节重建能力,而基于DDIM的降采样路径与训练－采样一致性正则化在保证生成质量的同时提高了采样效率。非高斯噪声建模与混合感知对比损失有效增强了图像的语义一致性与感知质量。未来研究可在跨模态引导、自适应采样与物理约束生成等方向深入拓展,推动扩散模型在真实图像生成与应用落地中的实用性发展。

参考文献

　　[1]侯哲晓,李弼程,蔡炳炎,等.基于改进扩散模型的高质量图像生成方法[J].计算机科学,2025,52(S1):461-469.

　　[2]杨彬鑫.基于深度学习的条件图像生成方法研究[D].合肥:中国科学技术大学,2024.

　　[3]曹晔彤.基于隐特征高斯建模的人脸图像生成研究[D].合肥:山东大学,2024.

　　[4]蒋畅.基于自适应匹配的跨域图像生成[D].杭州:杭州电子科技大学,2024.