
11 月 10 日 · 26 分钟
![[论文品读]扩散二象性](https://media-one.wavpub.com/covers/1b225f87-4eea-40e2-9522-fb4563ec9b2c/d48cb32e6dd1d52c.png?x-oss-process=image/resize,m_lfit,w_520,h_520/format,webp)
[LG] The Diffusion Duality
S S Sahoo, J Deschenaux, A Gokaslan, G Wang, J Chiu, V Kuleshov
[Cornell Tech & EPFL Lausanne]
本文通过提出“扩散二象性”理论,揭示了均匀状态离散扩散模型(USDMs)与高斯扩散模型间的深刻联系,并基于此设计了Duo框架,通过创新的课程学习和离散一致性蒸馏技术,显著提升了USDMs的训练和采样效率,使其在快速文本生成方面展现出与主流模型竞争的潜力,特别是在少步生成和某些零样本指标上取得了反直觉的优异成果。
https://arxiv.org/abs/2506.10892

11 月 10 日 · 26 分钟

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![[论文品读]扩散二象性](https://media-one.wavpub.com/covers/1b225f87-4eea-40e2-9522-fb4563ec9b2c/d48cb32e6dd1d52c.png?x-oss-process=image/resize,m_lfit,w_400,h_400/format,webp)
AI可可AI生活 · 2025 年 6 月 16 日 · 8 分钟
[LG] The Diffusion Duality
S S Sahoo, J Deschenaux, A Gokaslan, G Wang, J Chiu, V Kuleshov
[Cornell Tech & EPFL Lausanne]
本文通过提出“扩散二象性”理论,揭示了均匀状态离散扩散模型(USDMs)与高斯扩散模型间的深刻联系,并基于此设计了Duo框架,通过创新的课程学习和离散一致性蒸馏技术,显著提升了USDMs的训练和采样效率,使其在快速文本生成方面展现出与主流模型竞争的潜力,特别是在少步生成和某些零样本指标上取得了反直觉的优异成果。
https://arxiv.org/abs/2506.10892

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