字节Seed提出Data-Space迭代，少步生成质量超标准蒸馏基线
_akhaliq · x · 2026-10-17
字节跳动 Seed 团队发布论文《Few-Step Generation via Data-Space Iteration》，提出少步生成的新范式。
- 核心思路：现有少步生成方法在概率流空间迭代，依赖固定、需手动选择的 timestep 离散化，代价高且对不同样本局部区域不够灵活。新方法改为在数据空间直接迭代精炼，从噪声出发，共享生成器每步直接输出其能力范围内的最优预测，彻底去掉流离散化。
- 工程友好：仅需对 distribution matching distillation (DMD) 做最小改动即可集成，无需 schedule 专属训练。
- 结果：在 ImageNet 256×256 的 class-conditional 生成上，data-space iteration 开箱即用即超越标准蒸馏基线，并匹配或超过需 schedule 搜索挑选的方法。
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