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多学生扩散蒸馏提升一次性生成器性能
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种新方法，通过匹配噪声数据的条件期望，加速扩散模型的采样，将多步模型转化为少步模型。该方法在Imagnet数据集上表现优异，并在大型文本到图像模型中实现了快速生成高分辨率图像。
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关键要点
- 提出了一种新方法，通过匹配噪声数据的条件期望加速扩散模型的采样。
- 将多步扩散模型转化为少步模型，扩展了一步方法到多步情况。
- 通过矩匹配的方式解释这些方法，提供了新的视角。
- 在Imagnet数据集上，提炼模型超越了一步版本和原始多步教师模型，获得最新的最先进结果。
- 展示了一种大型文本到图像模型的有希望结果，能够快速生成高分辨率图像。
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