| 扩散模型的推理端优化：可控性与加速的方法综述 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2368 K | |
| 標簽： 扩散模型 推理优化 可控性 | |
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| 文檔介紹：扩散模型在图像、语音与科学计算中表现优异，但工程部署常受两类瓶颈约束：一是推理可控性不足，条件对齐易因随机性与时间步离散误差而波动；二是推理开销偏高，多轮的采样会大量增加时延。聚焦推理端优化，围绕可控性与效率两条主线，对近年代表性工作进行系统梳理，强调在不改动模型与数据的前提下，通过对扩散推理过程的约束与择优，在少步与极少步条件下同时提升条件对齐与细节稳定，并显著降低时延。同时概述了具备迁移性的应用场景。最后，提出面向应用级部署的展望，追求速度、覆盖与质量的统一提升。 | |
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