研究者提出无数据扩散蒸馏新方法

Yuxiang Fu 等作者提交论文，提出 Consistent Distribution Matching，一种无需数据、免模拟的扩散与流模型蒸馏方法，用于加速扩散与流模型并保持较强生成能力。 据论文描述，该方法仅需冻结的教师模型和可训练的学生模型两个模型，优化单一目标，即可实现一步或少步生成。论文发表于 arXiv cs.LG 分类。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。