diffusion_distiller
把扩散模型蒸馏成少步采样，生成速度提升数倍
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 260
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核心亮点
- 实现了官方渐进蒸馏算法，可直接复现论文结果
- 支持从预训练 v-diffusion 模型开始蒸馏，降低训练成本
- 代码简洁，依赖少，易于二次开发或集成到现有项目
不足之处
- 文档/社区待观察
- 仅支持 v-diffusion 一种蒸馏变体，未覆盖其他蒸馏策略
适用场景
- 研究扩散模型加速蒸馏算法
- 将高成本扩散模型压缩为实时可用的生成模型
- 在资源受限设备上部署高质量图像生成
替代项目
DeepFloyd/consistency_models、google-research/consistency_models、lucidrains/denoising-diffusion-pytorch
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