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TOOL · CL_131414 · Jul 7 · 14:30

新方法融合扩散模型剪枝与步长蒸馏以实现图像生成

研究人员开发了一种新方法，以降低用于生成高质量图像的扩散模型的计算成本。该方法结合了剪枝（减少神经网络的大小）和步长蒸馏（减少去噪步数）。引入了一个新颖的教师对齐修复阶段来融合这两种技术，从而提高了剪枝模型的性能。与原始基线相比，该方法在ImageNet-512上实现了更低的FID分数，即使参数数量和网络评估次数显著减少。