WaDi

一步生成高质量图像，蒸馏时精准把控权重方向

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 12 👀 关注 25
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 128
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，提供官方网页展示，代码可免费获取，无付费版本。

项目预览

WaDi 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gudaochangsheng
官网地址https://gudaochangsheng.github.io/WaDi-Page
GitHubhttps://github.com/gudaochangsheng/WaDi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供官方网页展示，代码可免费获取，无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型adaptation,controllable-generation,deep-learning,distillation,distillation-model,dmd,dmd2,image-generation,lora,lorad,low-rank,low-rank-adaptation,one-step-diffusion-model,peft,pytorch,rope,sid,swiftbrush,swiftburshv2
GitHub 星标★ 128
上线时间2026-03-09 00:00:00
代码更新2026-05-26
仓库体积9.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

WaDi 是一个面向一步图像合成的权重方向感知蒸馏框架，由 CVPR 2026 论文官方提供 PyTorch 实现。它解决扩散模型蒸馏过程中因权重方向忽略导致的一步生成质量不佳、可控性弱的问题。核心能力包括：利用权重方向感知的蒸馏策略，在保持生成多样性的同时提升一步合成的保真度；支持 LoRA 等轻量适配，便于在特定风格或概念上进行可控生成；兼容 DMD/DMD2 等主流蒸馏方法，提供可复现的训练与推理代码。项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合研究者快速上手实验。

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 ★ 128

核心亮点

  • 提出权重方向感知蒸馏，直接针对一步合成质量瓶颈，效果有论文支撑
  • 支持 LoRA 适配，方便在特定风格或概念上做可控生成，扩展性强
  • 基于 PyTorch 官方实现，代码结构清晰，便于二次开发与复现

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖 DMD/DMD2 等基础方法，使用门槛较高

适用场景

  • 学术研究：探索一步扩散模型蒸馏的新方法
  • 可控图像生成：通过 LoRA 定制风格或概念，实现快速一步合成
  • 工业部署：需要低延迟图像生成的场景，如实时编辑或批量生成

替代项目

DMD、DMD2、LCM

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