本研究提出了尺度蒸馏框架SwD，以提高扩散模型的计算效率。SwD通过低分辨率生成样本并逐步提升分辨率，显著降低了计算成本，实验结果表明其在文本到图像的扩散模型中优于对比方法。

本文介绍了YONOS-SR，一种新型的基于扩散的图像超分辨率方法，通过尺度蒸馏训练模型简化了超分辨率问题。实验结果表明，该方法在推断过程中仅需一步，且性能优于传统方法。此外，提出了LADD和ACDMSR等相关技术，进一步提升了图像合成的效率和质量。