透过使用 Rectified Flow 方法，本论文将 Stable Diffusion (SD) 转变为一步模型，创造了首个具有 SD 水平图像质量的逐步扩散型文本到图像生成器 InstaFlow，并大幅超越先前的最先进技术 progressive distillation。

Sep, 2023

该研究通过引入高效网络架构和步骤蒸馏等技术，提出了一种通用的方法，首次实现在移动设备上以不到 2 秒的速度运行文本到图像扩散模型。该模型可以使用户自己创作图像，而不需要高端 GPU 或云端推理，这将在内容创作方面具有重要作用。

Jun, 2023

本论文提出了一种高效、快速和多功能的蒸馏方法，Flash Diffusion，用于加速预训练扩散模型的生成，在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上，在少量步骤的图像生成方面表现出最先进的 FID 和 CLIP-Score 性能，只需几个 GPU 小时的训练和比现有方法少得多的可训练参数。

Jun, 2024

这篇论文首次探索了用于零样本基于草图的图像检索的文本到图像扩散模型，发现其能够无缝地弥合草图与照片之间的差距，利用交叉模态能力和形状倾向性，通过我们的初步研究得到验证。为了有效利用预训练的扩散模型，我们引入了一种简单而有效的策略，着重于两个关键方面：选择最佳特征层和利用视觉和文本提示。通过识别最丰富信息且最适合特定检索要求（分类级别或细粒度）的层，然后使用视觉和文本提示来引导模型的特征提取过程，使其生成更具辨别力和相关上下文的交叉模态表示。在几个基准数据集上进行的大量实验证实了显著的性能提升。

Mar, 2024

提出了 Diff-Text，它是一个训练免费的场景文本生成框架，能够以任何语言的文本和场景的文本描述为输入，输出逼真的照片。通过引入局部化的注意力约束和对比度图像级提示，实现了场景文本的准确生成，并在文本识别准确性和前景背景融合的自然度方面优于现有方法。

Dec, 2023

我们提出了一种新的蒸馏方法，可以减少迭代计算过程中无需分类器指导的扩散模型的推理计算时间，并且只需要基础模型的 1％的可训练参数，同时还能维持生成图像的视觉逼真度。

Jun, 2024

通过集成随机微分方程求解器到一致性蒸馏中，提出并验证了 Stochastic Consistency Distillation (SCott) 方法，该方法能够加快文本到图像生成的过程，并且在稳定扩散 - V1.5 模型上，表现优于其他模型在 MSCOCO-2017 5K 数据集上的生成结果。

Mar, 2024

通过应用可逆一致性蒸馏 (invertible Consistency Distillation, iCD) 框架，实现了在少于 4 个推理步骤中高质量图像合成和准确图像编码的目标，使得具有动态引导的 iCD 成为零样本文本引导图像编辑的高效工具。

Jun, 2024

通过异步分步衰减噪声的辅助分数精炼以及扩展的计算机视觉模型，我们提出的算法对文本生成三维内容进行了高质量、可扩展的训练和综合，尤其在大型文本数据集下表现出卓越的一致性。

Jul, 2024

SwiftDiffusion 是一种高效生成高质量图像的系统，使用稳定的扩散模型和附加模块，通过并行计算和分布式控制网络计算，消除 LoRA 加载和合并的开销，并进行了与附加模块有效服务兼容的稳定扩散模型的优化，从而大幅降低了服务延迟，提高了服务吞吐量。

Jul, 2024