尽管精密的架构对扩散模型来说非常必要，但有效的训练流程对于实现高质量的生成同样重要。本章将不再局限于基本的训练循环，而是介绍能提升样本质量、改善稳定性和提供对生成过程更精细控制的方法。

我们将介绍：

• 无分类器引导（CFG）： 部署和优化CFG，以便使用模型本身来引导生成，并调整引导强度$s$。
• 进阶损失函数 (loss function)与参数 (parameter)化： 理解$v$预测等目标，并比较模型输出作为噪声($\epsilon$)参数化和作为原始数据($x_0$)参数化时的差异。
• 训练稳定性： 应用梯度裁剪和权重 (weight)的指数移动平均（EMA）等方法，以确保更平滑的收敛。
• 训练效率： 采用混合精度（FP16/BF16）计算来加快训练速度并减少内存占用。

完成本章学习后，您将了解如何应用这些进阶训练方法来构建和优化高性能扩散模型。