Số bước lấy mẫu là số lần lặp lại quá trình loại bỏ nhiễu mà mô hình khuếch tán lặp lại trước khi tạo ra hình ảnh cuối cùng từ hình ảnh nhiễu.
Các mô hình Khuếch tán như Stable Diffusion và Midjourney tạo ra hình ảnh bằng cách loại bỏ dần nhiễu khỏi nhiễu ngẫu nhiên. Số lần lặp là số bước lấy mẫu và tiêu chuẩn thường nằm trong khoảng từ 20 đến 50. Khi số lần lặp tăng lên, việc mô tả chi tiết trở nên ổn định hơn nhưng thời gian tạo và chi phí GPU tăng tuyến tính. Tiêu chuẩn công nghiệp là với sự ra đời của các bộ lấy mẫu mới như DPM++ và Euler, giờ đây có thể thu được đầu ra chất lượng cao ngay cả với khoảng 20 bước. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, một cạm bẫy đã biết là ngay cả khi bạn tăng số bước một cách mù quáng thì khi vượt quá một giá trị nhất định, việc cải thiện chất lượng sẽ đạt đến mức ổn định và ngược lại, hiện tượng gọi là "nấu quá" sẽ dễ dàng xảy ra, khiến các chi tiết xấu đi. Là một phương pháp lựa chọn tại hiện trường, nó được áp dụng rộng rãi để sử dụng 10 đến 20 bước chi phí thấp để tạo hàng loạt bản nháp thô và 30 đến 50 bước cho đầu ra chất lượng cao cho lần giao hàng cuối cùng. Trong các dịch vụ thanh toán GPU trên đám mây, số bước liên quan trực tiếp đến chi phí sử dụng, vì vậy điều quan trọng là phải hiểu giá thị trường và cân bằng giá đó với hiệu suất của bộ lấy mẫu.