DiffusionDistillation (2) — 1/1
[Paper Note] Few-Step Generation via Data-Space Iteration, Shanchuan Lin+, arXiv'26, 2026.10
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #MachineLearning #DiffusionModel #read-later #FlowMatching Issue Date: 2026-10-22 GPT Summary- フローマッチングで、ノイズから開始し、共有ジェネレータによりデータ空間上でサンプルを反復精密化する数ステップ生成手法を提案。確率流に沿った手動のタイムステップ離散化を不要にし、分布マッチング蒸留（DMD）とも統合可能。クラス条件付きImageNet 256×256で、標準的な離散化手法やスケジュール探索手法を上回る性能を達成し、高速生成における有効性を示した。 Comment
元ポスト:
[Paper Note] One-step Diffusion with Distribution Matching Distillation, Tianwei Yin+, CVPR'24, 2023.11
Paper/Blog Link My Issue
#ComputerVision #DiffusionModel #CVPR #read-later #Selected Papers/Blogs Issue Date: 2026-10-22 GPT Summary- 拡散モデルを1ステップ画像生成器へ変換するため、近似KLダイバージェンスを用いて目標分布と生成分布を一致させるDMDを提案。2つのスコア関数の差に基づく蒸留に加え、多段階拡散モデルの出力と大域構造を合わせる回帰損失を導入。既存の少ステップ手法を上回り、ImageNet 64×64でFID 2.62、COCO-30kでFID 11.49を達成し、Stable Diffusion級の品質を毎秒20枚で実現。 Comment
pj page: https://tianweiy.github.io/dmd/
DMD