线性拟合

LIFT 与 PLACE：一个简单、稳定且有效的轻量扩散模型知识蒸馏框架

LIFT and PLACE: A Simple, Stable, and Effective Knowledge Distillation Framework for Lightweight Diffusion Models

把教师扩散模型复杂的去噪轨迹拆成「粗对齐 + 精修」两阶段，并用按误差分组的分段局部自适应系数做空间非均匀引导，可直接用于把大 U-Net/DiT 扩散模型蒸馏到极小参数量学生模型（1.3M 参数仍收敛到 FID 15.73），是少步/轻量扩散部署的可复用训练配方。