待验证50% 置信事实精确时间
确定性映射允许一致性蒸馏，训练一个学生模型直接将任意噪声水平映射到最终样本，从而将采样步数压缩到1-4步。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/30
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证一致性模型通过训练网络直接预测去噪轨迹的端点，理论上可实现单步生成77% 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76% 相似待验证扩散模型的训练过程分为加噪与去噪两个阶段，推理阶段的条件可引入额外视觉信号（如参考视频、深度图、骨骼图）约束去噪方向75% 相似已验证流匹配模型通过学习从噪声分布到数据分布的连续概率流（ODE轨迹）生成图像，通常训练更稳定、推理步数更少75% 相似已验证扩散模型通过在海量图像数据上训练，学会了从随机噪声中逐步去噪生成图像的能力75% 相似
引用此条事实
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