少样本训练

在极小预算下加速扩散模型训练：基于数据集蒸馏的视角

Accelerating Diffusion Model Training under Minimal Budgets: A Condensation-Based Perspective

把数据集蒸馏引入扩散模型训练：用扩散难度分数加区间采样挑出极小子集，再用语义/视觉表征增强条件信号，可在 0.8% ImageNet 上把 SiT-XL/2 训练步数压到 40k，为低预算下的扩散训练提供可直接复用的数据侧加速方案。