待验证50% 置信事实精确时间
连续扩散模型的采样过程可通过概率流常微分方程（ODE）实现确定性轨迹，支持加速采样与一致性蒸馏。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/30
首次发现
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相关事实
待验证常见的推理加速技术手段包括一致性蒸馏、流匹配以及扩散模型步数压缩方法（如LCM、SDXL-Turbo）75% 相似待验证四步生成背后的技术原理通常来自一致性模型（Consistency Model）或流匹配（Flow Matching）等加速采样范式，通过蒸馏训练让模型在稀疏时间步上准确预测去噪方向75% 相似待验证arXiv:2610.09045v1 研究提出用条件扩散模型以数据驱动方式学习时间齐次跳跃-扩散过程的转移核，并生成全新样本路径75% 相似待验证扩散模型的理论基础由 Song Yang 等人在 2020 年通过随机微分方程（SDE）框架统一阐明，概率流 ODE 的发现使确定性采样成为可能，催生了 DDIM 等加速采样方法，将采样步数从 1000 步压缩至 10-50 步73% 相似待验证主流生成模型如扩散模型和流匹配模型本质上是概率生成器，通过从数据分布中采样来生成新样本73% 相似
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