数据空间迭代替代流离散化，少步生成新范式登 arXiv
bdsqlsz · x · 2026-10-12
Shanchuan Lin、Fu-Yun Wang、Haoqi Fan 等人发布论文《Few-Step Generation via Data-Space Iteration》，提出少步图像生成的新范式。
- 现有少步生成方法沿概率流做迭代，需要人工选定时间步离散化方案，调参昂贵且对不同样本/空间位置不够灵活
- 新框架数据空间迭代彻底去掉流离散化：共享生成器从噪声出发直接在数据空间逐步精修预测，每次迭代都训练到产出其容量允许的最佳样本
- 可与 DMD（分布匹配蒸馏）以极小改动集成，实现训练条件对齐下的公平对比
- 在 ImageNet 256x256 类条件生成上，超过标准离散化基线，且媲美甚至优于需 schedule search 挑选的变体，无需针对 schedule 单独训练
所属事件:数据空间迭代框架实现免时间步离散化的少步图像生成(2 条相关)→
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