研究人员开发了并行解码蒸馏（PDD），一种加速扩散模型和流匹配模型图像和视频生成的新方法。与依赖复杂变分分数蒸馏和对抗性损失的先前技术不同，PDD 使用简化的基于轨迹的方法。该方法在函数评估次数更少的情况下实现了更快的推理速度，同时提高了生成内容的 다양성。PDD 在 LTX-2.3、Wan 14B 和 Qwen-Image 等多个文本到视频和文本到图像模型上展示了最先进的性能。 AI
影响 加速了扩散模型和流匹配模型的推理，可能实现更快、更多样化的 AI 生成视频和图像。
排序理由 介绍 AI 模型加速新技术的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Diffusion Models
- flow matching models
- LTX-2.3 Text-to-Video/Audio
- Parallel Decoding Distillation
- Qwen-Image Text-to-Image
- Variational Score Distillation
- Wan 14B Text-to-Video
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