自适应采样调度器

一致性蒸馏方法已发展为显著加速扩散模型采样过程的有效技术。尽管现有方法取得了显著成果，但蒸馏过程中目标时间步的选取主要依赖确定性或随机策略，这通常需要为不同的蒸馏过程专门设计采样调度器。此外，这种模式严重限制了灵活性，从而制约了扩散模型在实际应用中的充分采样潜力。为克服这些局限性，本文提出了一种适用于各种一致性蒸馏框架的自适应采样调度器。该调度器引入了三项创新策略： 基于计算出的重要性选择时间步的动态目标时间步选择，以适应不同的一致性蒸馏框架； 基于所提时间步重要性引导前向去噪与后向加噪的解轨迹优化交替采样，从而更有效地探索解空间以提升生成性能； 利用平滑裁剪与色彩平衡技术，在高引导尺度下实现稳定且高质量的生成结果，从而扩展一致性蒸馏模型在复杂生成场景中的适用性。我们通过全面的实验评估，验证了自适应采样调度器在各种一致性蒸馏方法中的有效性与灵活性。实验结果一致表明生成性能有显著提升，突显了本方法所实现的强适应性。