Priming Models 提出新范式:1.19 FID 一步生成,免扩散教师算力省 12 倍
LucaAmb · x · 2026-11-04
Priming Models:免教师的一步生成新范式
- Jaeyeon Kim 等人(含 Yilun Du、Bohyung Han)提出 Priming Models,一种从零训练一步生成模型的新范式:不需要 diffusion teacher、flow map、CFG 或 JVP。
- 核心思路是「重建预训练 → 分布后训练」:Stage 1 在固定时间点训练去噪器,Stage 2 用昂贵的分布后训练将其变成一步生成器。
- 成绩:ImageNet 256×256 一步生成 FID 1.19,算力大幅节省——比 Drifting-B 少 12 倍、比 Drifting-L 少 6 倍;可扩展到文生图(GenEval 0.82),并支持 RT-1 / Bridge-V2 上的世界建模。
- Moritz Piening 随后从 flow matching 与最优传输视角复现实验(CIFAR-10、MNIST、Fashion-MNIST),发现 Stage-1 初始化非常敏感,最优传输耦合能带来一定改善,并发布了博客分析。
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