研究人员推出了一种名为 EMPURPLE 的新型无训练方法，旨在提高蒸馏扩散模型的质量。这些蒸馏模型虽然速度更快，但通常在 FID 等性能指标上有所下降。EMPURPLE 通过回收原始扩散模型的中间潜在变量来解决此问题，有助于缓解蒸馏过程中出现的分布不匹配问题。该方法在 DMD2、Hyper-SD、FlashSD 和 SDXL-Lightning 等各种蒸馏方法上，展示了从 7% 到 20% 的显著 FID 改进。 AI
影响 提高了蒸馏扩散模型生成图像的效率和质量。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍扩散模型蒸馏新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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