FedDM是专为联邦训练扩散模型设计的训练框架，使用U-Net架构和量化模块，保持高生成质量并提高通信效率和模型收敛性。在非独立同分布的数据设置中，可能导致FID分数增加。

FedDEO：基于扩散模型的增强描述的一次性联邦学习
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