UBC 与 Vector Institute 提出免数据扩散蒸馏:一步生成 20GB 显存超越 DMD2
vector-institute · hf · 2026-10-19
UBC 与 Vector Institute 的论文提出 Consistent Distribution Matching (CDMD),一种免仿真、免数据的扩散/流模型蒸馏方法。
核心贡献:
- 统一生成与 score 估计,通过匹配教师 pt 与学生 qt 的边际概率路径进行蒸馏,无需人工筛选的蒸馏数据,也无需计算量大的仿真
- 在 ImageNet 256×256 一步生成 FID-50 上,单张 A100 80GB、20GB 训练显存的结果即超越 DMD2、FreeFlow 等方法(后者需 33/37 GB)
- 支持一步与少步生成,显著加速扩散与流模型
对资源有限的蒸馏训练场景有实用价值:训练计算与显存都大幅低于现有方案。
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