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Di$ ext{[M]}$O: Distilling Masked Diffusion Models into a Single-Step Generator
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出Di$ ext{[M]}$O方法，通过优化logits和随机初始化，显著提升了掩蔽扩散模型在推理过程中的效率。
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关键要点
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本研究提出Di$\text{[M]}$O方法，旨在解决掩蔽扩散模型在推理过程中的效率问题。
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Di$\text{[M]}$O方法将掩蔽扩散模型蒸馏为一步生成器。
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该方法通过优化模型输出的logits和引入随机初始化策略，提升了推理性能。
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Di$\text{[M]}$O方法显著减少了推理时间，具有竞争多步骤教师输出的性能。
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此研究为高效生成建模开辟了新的方向。
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