流匹配模型的评分蒸馏

这篇来自Apple ML的文章讨论了将评分蒸馏技术应用于流匹配模型以进行图像生成。 解决的核心问题是扩散模型的慢采样速度，评分蒸馏旨在通过实现一步或几步生成来解决这个问题。 文章强调了高斯扩散和流匹配之间的理论等价性，促使人们研究蒸馏方法的可直接转移性。 作者基于贝叶斯规则和条件期望，提出了一个简化的推导，以统一这两种方法。 这项研究意义重大，因为它有可能加速图像生成过程，使其更有效率。

• •评分蒸馏应用于流匹配模型，以提高图像生成速度。
• •该研究探讨了高斯扩散和流匹配之间的理论联系。
• •提出了一个简化的推导，以统一这两种方法，可能导致更快的图像生成。