我们提出了一种新颖的通道修剪方法，通过评估通道对潜在向量扰动的敏感性，增强了压缩模型中样本的多样性。该方法在各种数据集中显著提升了样本的多样性，并且在 FID 得分方面超过了最先进的方法，且只需一半的训练迭代次数。
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