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DanceOPD：面向流匹配模型的策略生成场蒸馏

DanceOPD: On-Policy Generative Field Distillation

arXiv cs.LG@Wei Zhou, Xiongwei Zhu, Zelin Xu, Bo Dong, Lixue Gong, Yongyuan Liang, Meng Chu, Leigang Qu, Lingdong Kong, Wei Liu, Tat-Seng Chua学术论文
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精选理由

这篇论文用DanceOPD把T2I、局部编辑和全局编辑统一到一个模型里，解决了相互干扰的问题，效果显著提升。

AI 摘要

针对文本到图像（T2I）、局部编辑和全局编辑等能力难以统一且相互冲突的问题，论文提出DanceOPD框架。该框架基于流匹配模型，采用策略生成场蒸馏，将每个样本路由至对应能力场，并查询低噪声的学生诱导状态，用速度MSE目标训练。在T2I、编辑、真实性场吸收和CFG吸收等实验上，DanceOPD改善了多能力组合效果，增强了目标能力同时保持基准生成质量。

AI 翻译 · 中文

针对文本到图像（T2I）、局部编辑和全局编辑等能力难以统一且相互冲突的问题，论文提出DanceOPD框架。该框架基于流匹配模型，采用策略生成场蒸馏，将每个样本路由至对应能力场，并查询低噪声的学生诱导状态，用速度MSE目标训练。在T2I、编辑、真实性场吸收和CFG吸收等实验上，DanceOPD改善了多能力组合效果，增强了目标能力同时保持基准生成质量。

arXiv cs.LGModern image generation demands a single model that unifies diverse capabilities, including text-to-image (T2I), local editing, and global editing. However, these capabilities are rarely naturally aligned and often confl…
#DanceOPD#流匹配模型#图像生成#蒸馏#多能力
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