研究发现，去噪任务在早期步骤收敛慢且相对熵高。为此，提出了一种结合课程学习的易难混合训练方案，通过按难度递减训练时间步骤或噪声水平，提升性能和收敛速度，并在多种图像生成任务中验证了效果。

研究发现去噪任务在早期步骤收敛慢、相对熵高。提出了一种结合课程学习的易难混合学习方案，通过按难度递减训练时间步骤或噪声水平，改变传统扩散模型训练方式，提高性能和收敛速度，并与现有技术改进保持正交。实验显示该方法在多种图像生成任务中有优势。

早期的去噪任务存在收敛缓慢和相对熵高的挑战。提出了一个易难混合的学习方案，通过课程学习的思想，将时间步骤或噪声水平划分为难度递减的簇，并按顺序进行模型训练。这种方法提高了性能和收敛速度，并在图像生成任务上得到了验证。