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FADA: Fast Diffusion Avatar Synthesis with Mixed-Supervised Multi-CFG Distillation
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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FADA方法，解决音频驱动对话头像的慢推理速度问题。通过混合监督损失和多CFG蒸馏，FADA显著提高了模型的稳健性和推理速度，速度提升可达4.17-12.5倍，生成效果媲美最新扩散模型。
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关键要点
- FADA方法旨在解决音频驱动对话头像的慢推理速度问题。
- FADA通过混合监督损失和多CFG蒸馏显著提高了模型的稳健性。
- FADA的推理速度提升可达4.17-12.5倍。
- 生成效果与最新的扩散模型相媲美。
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