Priming Models：无需扩散教师的单步生成新范式，FID 1.19
du_yilun · x · 2026-10-15
Jaeyeon Kim（与 duyilun、Sitan Chen 等）发布 Priming Models，一种从头训练单步生成模型的新范式：不需要扩散教师、不需要 flow map、不需要 CFG 和 JVP。核心思路是「重建预训练 → 分布式后训练」。
- ImageNet 256×256 单步生成 FID 达 1.19，算力大幅降低：比 Drifting-B 少 12 倍、Drifting-L 少 6 倍
- 可扩展到文生图，GenEval 0.82
- 在 RT-1 / Bridge-V2 上验证了世界建模能力
作者认为这项工作会改变社区对单步生成模型构建方式的认知。
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