arXiv cs.LG· F\'elix Dedek, Makoto Yamada·· 29 天前AI 评分34
用于流映射蒸馏的几何感知时间重参数化
Geometry-Aware Time Reparameterization for Flow-Map Distillation
AI 导读
研究提出用于流映射蒸馏的几何感知时间重参数化方法，在保持几何路径不变的前提下为大法向加速度轨迹区域分配更多学生时间。该方法设计的共享时钟仅需在蒸馏前估算一次，无需重新训练教师模型，亦不增加额外参数或推理网络评估。在 CIFAR-10 和 CelebA-64 上的实验表明，该方案在同等推理预算下提升了一步与两步图像生成质量。
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