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Drifting Models：何恺明团队的生成式AI新范式，一步到位秒杀扩散模型
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
何恺明团队在arXiv发布了《Generative Modeling via Drifting》论文，提出了Drifting Models生成模型，训练时分布逐步漂移，推理时仅需一步生成，速度提升100倍，质量更佳，标志着生成模型领域的重要转折，期待广泛应用。
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关键要点
- 何恺明团队在arXiv发布了《Generative Modeling via Drifting》论文，提出了Drifting Models生成模型。
- Drifting Models的核心思想是训练时分布逐步漂移，推理时仅需一步生成。
- 与当前扩散模型相比，Drifting Models的推理速度提升100倍，且生成质量更佳。
- 传统扩散模型需要20-100步迭代才能生成图像，而Drifting Models只需1步。
- Drifting Models通过引入漂移场，使生成分布在训练过程中向目标数据分布漂移。
- 实验结果显示，Drifting Models在ImageNet任务上的FID值为1.54，质量超过现有单步生成模型。
- Drifting Models的应用场景包括实时图像生成、视频生成、边缘设备和交互式应用。
- 这篇论文标志着生成模型领域的重要转折，从多步迭代向单步生成的转变。
- 何恺明团队再次展示了优雅的解决方案，期待Drifting Models在更多任务上的应用。
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