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。
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