本文提出了一种能量自适应的噪声调度与谱白化策略，专用于变换域扩散模型。传统的光谱扩散方法通过系数缩放、归一化或频率优先级来处理变换系数的非均匀统计特性，但前向扩散的噪声调度通常与底层光谱能量分布无关。我们探讨了前向扩散过程的时间演化是否也应遵循自然图像的光谱组织。
所提出的框架将全局光谱白化与能量条件噪声分配相结合，噪声的注入同时受单个变换系数能量和随扩散时间变化的图像依赖能量路径的调制。该前向过程保持高斯转移，具有闭式边缘分布，并且在不修改扩散网络结构的前提下，兼容标准的 DDPM 与 DDIM 采样流程。
在 CIFAR-10 数据集上的实验表明，加入能量条件噪声调度和谱白化后，紧凑的 DCT‑diff U‑Net 变体的 Fréchet Inception Distance 从 142.48 降至 100.45，验证了两项技术的有效性。
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