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TamedFlow 通过结合压缩和自适应推理来加速扩散模型采样

研究人员开发了 TamedFlow，一种通过结合模型压缩和自适应推理技术来加速扩散模型采样的新颖方法。该方法解决了“组合差距”问题，即当这两种加速策略一起使用时会出现质量下降。TamedFlow 采用跨架构特征对齐和专门的速度对齐头来有效训练压缩的学生模型。然后，一个可学习的轨迹估计器在推理过程中路由草稿，允许接受的草稿绕过教师模型并降低计算成本。