【AAAI2025】对比学习加速扩散模型的高效图像生成

主要观点总结

文章介绍了Flash Diffusion方法，该方法旨在加速预训练扩散模型的图像生成速度，在少数步骤内完成高质量图像生成，同时保持模型的通用性和兼容性。文章详细阐述了Flash Diffusion的创新点、方法、实验及优势。

关键观点总结

关键观点1: 背景

介绍了图像生成领域扩散模型的重要性，但通常需要数百步采样，导致推理速度慢。为加快生成速度，作者提出了Flash Diffusion方法。

关键观点2: 创新点

提出了一种高效、快速、通用的知识蒸馏方法，通过学生模型模仿学习教师模型的多步去噪预测，将多步去噪过程压缩到单步，减少采样步骤，并采用了可适应的时间步长分布和模型兼容性设计。

关键观点3: 方法与框架

采用了学生-教师模型架构，通过模仿学习减少采样步骤。同时，通过可适应的时间步长分布和模型兼容性设计增强模型的适应性和鲁棒性。

关键观点4: 实验与评估

在COCO 2014和COCO 2017数据集上进行实验，使用FID和CLIP-Score等指标评估生成图像质量。与其他方法对比，Flash Diffusion在少数步骤图像生成方面表现出更好的性能。此外，还进行了不同骨干网络的兼容性实验和不同任务的适用性实验，验证了方法的通用性和有效性。训练效率实验表明Flash Diffusion具有更高的训练效率和实用性。

关键观点5: 优势

Flash Diffusion方法能显著加速扩散模型的图像生成速度，在少数步骤内生成高质量图像。同时，该方法具有通用性和兼容性，能兼容不同扩散模型骨干网络及各种任务。此外，其训练效率高，只需较少的可训练参数和GPU训练时间。

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