社区供稿｜加速扩散模型，最快1步生成SOTA级图片，字节 Hyper-SD 开放权重了

最近，扩散模型（Diffusion Model）在图像生成领域取得了显著的进展，为图像生成和视频生成任务带来了前所未有的发展机遇。尽管取得了令人印象深刻的结果，扩散模型在推理过程中天然存在的多步数迭代去噪特性导致了较高的计算成本。近期出现了一系列扩散模型蒸馏算法来加速扩散模型的推理过程。这些方法大致可以分为两类：i) 轨迹保持蒸馏；ii) 轨迹重构蒸馏。然而，这两类方法会分别受到效果天花板有限或者或输出域变化这两个问题的限制。为了解决这些问题，字节跳动技术团队提出了一种名为 Hyper-SD 的轨迹分段一致性模型并开放了权重。Hugging Face CEO Clem Delangue 也发了推文向全球社区成员介绍。该模型是一种新颖的扩散模型蒸馏框架，结合了轨迹保持蒸馏和轨迹重构蒸馏两种策略的优点，在压缩去噪步数的同时保持接近无损的性能。与 ………………………………