【文章推荐】Deep Mind 研究科学家Sander Dieleman写的关于《扩散模型蒸馏的悖论》。

【文章推荐】Deep Mind 研究科学家Sander Dieleman写的关于《扩散模型蒸馏的悖论》。 特别关注了各种形式的蒸馏方法，这是通过用一个模型（学生）的预测结果受到另一个模型（教师）的监督来训练新模型的做法。这些蒸馏方法为扩散模型带来了极其引人注目的结果。 详细解释了为什么扩散模型需要多个步骤才能获得好的结果，以及如何通过各种方法减少这些步骤而不会太大程度上损害输出质量。 还探讨了多种扩散采样算法，这些算法旨在更快地通过输入空间移动并减少达到一定输出质量所需的采样步骤数量。 文章链接：