中科大等提出DMSampler，大幅减少扩散模型强化训练算力
jiqizhixin · x · 2026-08-12
中国科学技术大学等机构的研究人员提出了 DMSampler，旨在解决图像和视频生成模型训练消耗大量算力的问题。
该方法用快速蒸馏模型（仅需 4-8 步）替代了传统缓慢的 50 步采样过程，作为 AI 策略的快速代理。它在训练期间与策略同步更新，确保样本在整个过程中保持准确和对齐。
实验表明，DMSampler 在 OCR、GenEval 和 VBench 基准上超越了以往的扩散 RL 方法，同时将 GPU 小时数大幅减少了一个数量级。
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