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知识蒸馏
一种技术，其中大型扩散模型（教师）训练一个更小更快的模型（学生）来复现其输出，从而降低推理的计算成本。
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渐进式蒸馏
迭代蒸馏方法，其中每个学生模型都从一个稍快的教师模型学习，实现采样过程的指数级加速。
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调度器
定义去噪过程中的噪声级别序列和时间步长的算法，直接影响生成的速度和质量。
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DDIM调度器
确定性调度器，通过修改去噪过程的随机性，能够以比标准调度器少得多的步骤生成样本。
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DPM-Solver调度器
高阶随机微分方程求解器，旨在加速扩散模型的采样，以极少的评估步骤实现高质量结果。
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单步采样
蒸馏的目标，其中学生模型被训练为从噪声输入中通过单步去噪生成干净输出。
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潜在重采样
加速策略，通过在潜在空间中重新采样中间状态来修改去噪轨迹，从而减少所需的总步骤数。
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一致性模型
生成模型家族，训练用于将噪声轨迹上的任何点直接映射到轨迹的起点，实现单步或极少步骤的采样。
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轨迹蒸馏
蒸馏的一种变体，其中学生模型学习模仿教师模型在多个步骤上的完整去噪轨迹，而不是专注于单个步骤。
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LCMS调度器
基于线性多步方法的调度器，针对低采样步数下的快速稳定收敛进行了优化。
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令牌合并加速
通过在每个去噪步骤中语义合并相似令牌来降低去噪器（通常是U-Net Transformer）计算复杂度的技术。
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均匀去噪
使用均匀间隔时间步的采样策略，通常与高级求解器结合使用，以在减少步数的情况下最大化效率。
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对抗蒸馏
使用判别网络帮助学生模型学习教师模型的分布特征，从而提高快速生成保真度的方法。
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Karras调度器
定义更平滑连续噪声方差的噪声调度器，通常用于提高低步数采样的稳定性和质量。
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加速随机采样
在去噪过程中保留随机分量，同时使用高级调度器或求解器来减少步数，平衡多样性和速度的方法。
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