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基于最优时间步序列搜索与知识蒸馏的扩散模型推理加速方法

Name: 基于最优时间步序列搜索与知识蒸馏的扩散模型推理加速方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2026102753889
Availability: InStock

📄 申请号：CN202610275388.9 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2026-03-09

公开号

CN121809699B

公开日

2026-05-29

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N5_04

IPC 分类号

G06N5_04 , G06N3_096 , G06N3_063 , G06F18_22 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

图像生成, 视频生成, AIGC内容生成, 计算机视觉, 自然语言处理

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摘要

本发明公开了一种基于最优时间步序列搜索与知识蒸馏的扩散模型推理加速方法，在无需对预训练扩散模型进行整体微调的前提下，构建一个涵盖时间步序列及其对应模型架构配置的统一搜索空间，搜索最优时间步序列。基于搜索获得的最优扩散时间步序列，设计知识蒸馏训练方法，在最优扩散时间步序列限定的离散时间步子空间内构建主蒸馏损失函数，并引入相邻时间步一致性损失，缓解非均匀时间步跨度引入的离散误差。推理阶段冻结教师模型，采用蒸馏后的学生模型结合基于UniPC并融合流匹配动态校正的高效采样器ACDMS，在最优时间步序列上进行有限步采样，实现生成质量保持下的推理加速。

常见问题

这项专利是否已经下证？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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