distill-sd

把大模型蒸馏成小模型，低显存也能跑高质量图像生成

distill-sd 是 Segmind 推出的扩散模型蒸馏工具集，专注于将大型 Stable Diffusion 模型蒸馏为更小、更快的版本，同时尽量保留生成质量。它解决了在资源受限环境（如消费级 GPU、边缘设备）中部署高质量图像生成模型的难题。核心能力包括：提供多种蒸馏方法（如 Progressive Distillation、Consistency Distillation），支持从 SDXL、SD 1.5 等主流模型蒸馏出 1B 到 3B 参数的轻量模型；内置推理优化，可显著降低显存占用和延迟；提供训练与推理脚本，便于研究者复现和定制。项目基于 Python，依赖 PyTorch 和 Hugging Face 生态，适合模型压缩、高效生成等场景。