Tag · 2 篇
一致性蒸馏
01 02
基于表征自编码器的 MeanFlow Transformer
MeanFlow Transformers with Representation Autoencoders
将 MeanFlow 的潜空间训练迁移到 DINO 等预训练视觉编码器的表征自编码器潜空间，并给出稳定训练的两阶段蒸馏方案，为视觉生成模型提供更高效、无需引导的少步采样路径。
LogCD：面向少步图像生成的局部到全局一致性蒸馏
LogCD: Local-to-global Consistency Distillation for Few-step Image Generation
两阶段局部到全局一致性蒸馏把 SDXL 这类潜扩散/整流流模型压到 2–4 步采样，且单模型可在步数间无缝切换，可直接复用到任何需要少步高保真生成的视觉管线（如实时文生图、编辑前置生成器）。