CDM

少步扩散蒸馏,让图像生成快如闪电

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 7 🐛 待处理 7 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 156
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

CDM 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队byliutao
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,distillation,longcat,sd3,stable-diffusion
GitHub 星标★ 156
上线时间2026-05-07 00:00:00
代码更新2026-05-11
仓库体积42.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

CDM(Continuous-Time Distribution Matching)是一个面向少步扩散蒸馏的开源项目,旨在解决扩散模型生成速度慢的问题。它通过连续时间分布匹配方法,将预训练的多步扩散模型(如Stable Diffusion 3)蒸馏为仅需少量采样步数(如1-4步)的快速生成模型,同时保持生成质量。项目核心能力包括:支持SD3和Stable Diffusion系列模型,提供训练和推理代码,并集成了LongCat等先进技术。它适用于图像生成加速、实时交互式创作等场景,为扩散模型的高效部署提供了新方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 156

核心亮点

  • 连续时间分布匹配,蒸馏效率高,仅需少量步数即可生成高质量图像
  • 支持SD3和Stable Diffusion主流模型,兼容性强
  • 集成LongCat技术,进一步优化生成性能

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定模型和硬件,部署门槛较高

适用场景

  • 实时图像生成应用,如交互式设计工具
  • 移动端或边缘设备上的高效图像生成
  • 大规模图像生成服务,降低计算成本

替代项目

Progressive Distillation、Consistency Models、Adversarial Diffusion Distillation

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