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Moment Matching Distillation
Moment Matching Distillation
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Dual-Rate Diffusion 使用交错的重-轻网络加速生成模型
研究人员开发了一种名为 Dual-Rate Diffusion 的新方法，可显著加快扩散模型的推理过程。该技术涉及在高容量上下文编码器和轻量级去噪模型之间交替使用。上下文编码器稀疏地提取特征，然后由较轻的模型在每一步重复使用这些特征，以有效地优化生成的样本。这种方法在 ImageNet 基准测试上将计算成本降低了 2-4 倍，同时不牺牲样本质量，并且与蒸馏方法兼容，可进一步提升性能。
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Dual-Rate Diffusion 加速生成模型与交错网络
研究人员开发了 Dual-Rate Diffusion，一种加速扩散模型推理过程的新技术。该方法将计算密集型上下文编码器与轻量级去噪模型交错，从而可以高效地重用编码器的特征。该方法在 ImageNet 基准测试上将计算成本显著降低了 2-4 倍，而不会牺牲样本质量。Dual-Rate Diffusion 还与蒸馏技术兼容，可进一步提高效率。