研究者提出无数据多步扩散蒸馏方法PMDD
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研究者提出无数据多步扩散蒸馏方法PMDD
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AI 综述
研究者提出一种无数据多步扩散蒸馏方法 PMDD，为每个学生分布分配专属适配网络，以避免同时训练带来的分布匹配偏差与优化不稳定。 在 ImageNet 64x64 上，PMDD 两步达到 FID 1.99，低于其 512-NFE 教师模型的 2.32；在零样本 COCO 512x512 上 FID 为 7.76。作者称，相比无数据 DMDv2，PMDD 支持三种推理预算所需训练算力减少 4-5 倍。
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最新进展10月15日 12:00
PMDD：无数据多步扩散蒸馏，两步达 FID 1.99报道时间线
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10月15日
- arXiv cs.CVPMDD：无数据多步扩散蒸馏，两步达 FID 1.99
研究者提出无数据多步扩散蒸馏方法 PMDD，为每个学生分布分配专属适配网络，避免同时训练导致的分布匹配偏差与优化不稳定。在 ImageNet 64x64 上两步达到 FID 1.99，低于其 512-NFE 教师模型的 2.32；在零样本 COCO 512x512 上 FID 为 7.76。相比无数据 DMDv2，支持三种推理预算所需训练算力减少 4-5 倍。
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