扩散模型加速新突破：PDD蒸馏技术实现极简视频生成
ArashVahdat · x · 2026-07-30
研究者介绍了Parallel Decoding Distillation (PDD)，这是一种用于加速扩散和流模型的极简蒸馏方法。
主要优势与技术特点：
- 在可变网络前向传播次数（NFE）下实现了SOTA的质量与多样性。
- 首次将轨迹蒸馏成功扩展到少步视频生成领域。
极简设计：
该方法成本极低，仅使用单个基于回归的MSE损失函数（包含1个学生模型和1个分离的教师模型前向传播）。它不需要训练数据、不依赖对抗性损失或交替训练，也无需额外的可训练模型或复杂的稳定化技巧。
所属事件:英伟达提出PDD技术加速图像与视频生成(4 条相关)→
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