扩散模型中的信号泄漏偏倚会导致训练和推理不一致，尤其在调整特定风格时明显。研究发现，通过利用信号泄漏偏倚，可以更好地控制生成图像的亮度和风格。通过建模信号泄漏的分布并在初始潜在空间中引入信号泄漏，无需额外训练即可生成更符合预期的图像。

研究发现扩散模型中存在信号泄漏偏差，可用于更好地控制生成图像，无需额外训练。通过建模信号泄漏分布并在初始潜在空间中引入信号泄漏，可以更好地匹配所期望的风格或颜色。