SaRA：高效扩散模型的渐进稀疏低秩适应微调

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究针对现有扩散模型在任务特定能力上存在的不足，通过提出SaRA方法，充分利用无效参数进行模型微调。研究表明，重用这些参数能显著提升生成能力，并在保持模型泛化能力方面优于传统微调方法，同时实现了更低的内存开销。

该研究结合了低秩适应性和模型蒸馏的方法，有效地压缩扩散模型，减少了推理时间和内存开销。LoRA增强蒸馏提供了优化的解决方案，不会妥协图像质量和对齐性。

扩散模型
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