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本期开启中文播客

今天的主题是：Scale-wise Distillation of Diffusion Models

Summary

这篇研究介绍了 SWD（Scale-wise Distillation），一个用于扩散模型的逐尺度蒸馏框架，它利用下一尺度预测的思想来加速图像生成。传统扩散模型在高分辨率下计算成本高昂，而 SWD 允许模型在较低分辨率下启动生成，然后逐步提高样本分辨率，同时保持性能并显著降低计算量。作者通过分析潜在空间的频谱，论证了在高噪声水平下，模型可以在较低分辨率空间中有效工作。SWD 还引入了一种新颖的补丁损失，以确保与目标分布的更精细相似性，并在实验中展示了其在文本到图像生成任务中优于现有方法的效率和质量。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.16397