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Consistency Distillation
Consistency Distillation
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DistillAlign 通过分布对齐改进视频蒸馏
研究人员推出了一种新颖的自回归视频蒸馏方法 DistillAlign，解决了现有分阶段流水线的局限性。该方法强调学生模型和教师模型之间的分布对齐，提出了一种结合分布匹配蒸馏 (DMD) 和一致性蒸馏的联合蒸馏技术。该方法旨在提高生成质量、覆盖率和多样性，其表现明显优于使用更大教师模型的基线。
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新的CACFM方法使用强化学习加速扩散模型推理
研究人员开发了一种名为曲率自适应一致性流匹配（CACFM）的新方法，以加速扩散模型的推理。该方法使用强化学习代理动态优化概率流ODE轨迹，解决了生成过程初始化和精炼阶段的瓶颈。CACFM集成了新颖的流分布匹配蒸馏目标，通过在少数几步生成中保留高频细节，在FLUX和SDXL等模型上取得了最先进的结果。