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source · 2026-04-15

CoDi（CVPR 2024）：用于更高保真且更快图像生成的条件扩散蒸馏

#near-cvpr-2025#image-generation#diffusion#efficiency#primary-source

CoDi（CVPR 2024）：用于更高保真且更快图像生成的条件扩散蒸馏

会议：CVPR 2024
发表日期：2023/10/02
资料加入日期：2026-04-14

一句话结论

这篇工作把 conditional diffusion distillation 补进库里，强化了图像生成里的高保真 + 高速路线。

问题定义

它要解决的是图像生成里速度和保真度难以兼得的问题。对当前知识库来说，它补的是 diffusion 路线在蒸馏加速方向上的重要节点。

方法概述

CoDi 通过 conditional diffusion distillation 实现 higher-fidelity and faster image generation，在扩散蒸馏框架下同时追求质量和速度。

关键发现

  • 它说明 image-generation 的效率路线不仅是换表示，也包括蒸馏式压缩。
  • 它和 Wavelet Diffusion、D²iT 一起让效率与高保真并行优化的路线更完整。
  • 它对以后找速度型改进点很有参考价值。

局限或疑问

  • 蒸馏通常伴随能力边界与泛化问题。
  • 它更偏生成提速，不直接覆盖复杂编辑能力。
  • 它是效率主线的重要节点，但不是开放训练或控制接口路线。

原始链接

  • https://arxiv.org/abs/2310.01407
  • https://arxiv.org/pdf/2310.01407

相关页面

备注

CoDi 在这套库里的作用，是把条件扩散蒸馏路线补成 image-generation / diffusion-models 的明确节点。

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