SaRA：高效扩散模型的渐进稀疏低秩适应微调
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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。
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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。
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