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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 167
核心亮点
- 推理时优化，无需微调模型，即插即用，兼容现有 SD-Turbo 等一步模型
- 显著提升一步生成质量，在 HPSv2 等指标上接近多步采样效果
- 支持多种奖励模型（HPSv2、ImageReward），可灵活切换以适配不同偏好
不足之处
- 推理时需额外迭代优化噪声，增加计算开销，实时性受限
- 依赖奖励模型质量，若奖励模型偏差可能放大生成偏见
- 文档/社区待观察
适用场景
- 需要快速生成高质量图像的创意设计场景
- 对生成图像与文本一致性要求高的内容生成
- 作为一步式扩散模型的推理时后处理增强模块
替代项目
DMD2、SD-Turbo、LCM-LoRA
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