物理信息蒸馏用于扩散模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了扩散模型在生成图像时面临的迭代速度缓慢的问题。我们提出了一种新的方法——物理信息蒸馏（PID），通过学生模型来表示与教师扩散模型相对应的常微分方程（ODE）系统的解。实验结果表明，PID在CIFAR 10和ImageNet 64x64上达到了与最新蒸馏方法相当的性能，同时还简化了超参数调整的过程，省去了生成合成数据集的需要，具有较好的实用性。
本研究提出了一种物理信息蒸馏（PID）方法，以解决扩散模型生成图像的迭代速度慢的问题。实验结果表明，PID在CIFAR 10和ImageNet 64x64数据集上表现优越，简化了超参数调整，具有较强的实用性。
