Lịch trình nhiễu là một mô hình thay đổi số nhằm kiểm soát lượng nhiễu được thêm vào hoặc loại bỏ ở mỗi bước khi mô hình khuếch tán tạo ra hình ảnh.
Lịch trình tiếng ồn được cho là đề cập đến đường cong thay đổi cường độ xác định lượng tiếng ồn được thêm vào (hoặc loại bỏ) tại mỗi bước trong quá trình học và tạo mô hình khuếch tán. Các phương pháp điển hình bao gồm tuyến tính, cosin và sigmoid và tiêu chuẩn ngành là chọn một phương pháp dựa trên số bước và tỷ lệ mô hình. Trong các hoạt động thực tế kể từ năm 2026, xu hướng chủ đạo sẽ là sử dụng lịch trình mặc định của các mô hình tổng quát và API như hiện tại và việc bắt đầu điều chỉnh tùy chỉnh sau khi xác định xem tính hiệu quả có xứng đáng với chi phí học tập hay không là an toàn. Điều đáng tiếc là nếu bạn thay đổi lịch trình, kết cấu và chi tiết của đầu ra sẽ thay đổi đáng kể ngay cả với cùng một lời nhắc, vì vậy nếu bạn chuyển đổi mà không so sánh và xác minh thì tính nhất quán của hình ảnh thương hiệu rất có thể sẽ bị mất. Ngoài ra, khi số bước tăng lên, chi phí phát điện tăng gần như tuyến tính, do đó, người ta nói rằng phương pháp này được áp dụng rộng rãi để điều chỉnh chi phí trong khi xem xét sự cân bằng giữa chất lượng và phí API.