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原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。
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内容提要
扩散模型在图像生成方面取得了重要进展，但由于推理步骤多和分辨率限制，实际应用受到制约。为提高效率和图像保真度，提出了GenDR和GenDR-Pix模型，优化了VAE和UNet，支持高分辨率图像处理，增强了细节恢复效果，推动生成技术与实际业务的结合。
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关键要点
- 扩散模型在图像生成任务中取得了质的突破，受益于强大的生成式先验。
- 推理步骤多和分辨率限制使得扩散模型在实际应用中难以落地。
- 核心问题是保真度与效率的平衡，现有加速方案在实际业务中表现不佳。
- 中高画质图片的细节修复需求增加，现有模型难以满足高保真度的要求。
- 提出GenDR模型，通过优化VAE和UNet，支持高分辨率图像处理，增强细节恢复效果。
- GenDR使用步数蒸馏和特征对齐技术提高模型效率和生成质量。
- GenDR-Pix进一步去除VAE，采用Pixel-(Un)Shuffle替代编解码模块，提升处理效率。
- GenDR-Pix在处理4K图像时显著减少耗时和显存占用，保持接近的处理效果。
- 系列工作为扩散模型在实际业务场景的落地提供了可行路径，推动生成式技术与实际业务的深度融合。
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