DMAD：分布匹配重构为对抗蒸馏的快速图像生成

Zhengming Yu 等在arXiv发布论文v2，提出DMAD（Distribution Matching as Adversarial Distillation），把分布匹配训练重构为分类任务，通过共享骨干网络上的两个判别器头直接学习对数密度比，从而无需额外拟合辅助扩散模型。作者称该方法在ImageNet-64x64上单步生成达到FID 1.04。 代码、模型与演示已在项目页面公开（https://yzmblog.github.io/projects/DMAD）。以上性能数字为论文作者声称，基于论文摘要，未经本站核验。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。