BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-10T00:00:00Z Denoising Score Distillation: From Noisy Diffusion Pretraining to One-Step High-Quality Generation 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出了一种去噪分数蒸馏（DSD）方法，旨在提升扩散模型在低质量数据下的生成性能。通过在噪声样本上预训练并蒸馏为一步生成器，DSD显著改善了生成样本的质量。 🏷️ 标签 diffusion 低质量数据 去噪分数蒸馏 扩散模型 生成性能 生成样本 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
