PDD 蒸馏发布月余即被阿里、NVIDIA 等六家团队采用

ArashVahdat · x · 2026-10-22

• Parallel Decoding Distillation（PDD）作者宣布，该用于加速扩散/流模型的方法 7 月底发布后，已被多个团队采用：阿里对 MiniMax-H3 的加速 LoRA、WorldPlay2 因果蒸馏、FastVideo 的 FastH3 Omni、NVIDIA 的连续扩散语言模型、Amazon 的生成式预测模型，以及 NVIDIA 与 MSR 的参数化学生轨迹扩展。
• PDD 的核心卖点在于极简：仅用单一回归 MSE 损失（1 次学生 + 1 次 detach 教师前向），不需要数据、不需要对抗损失或交替训练、不需要 JVP 或有限差分近似，也无需额外时间嵌入、可训练模块或稳定化技巧；号称 SOTA 质量且支持可变 NFE，并首次把轨迹蒸馏扩展到少步视频生成。
• 配套的 MiniMax-H3 8 步加速 LoRA（rank=64，BF16）已在 Hugging Face 开源，覆盖 FL2VA 与 Ref2VA 两种模式，可在 4/8 NFE 下生成 768p 视频；作者团队表示将很快开源自己的实现。

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