扩散模型加速技术研究 核心观点 - 扩散模型因逐步去噪机制导致推理延迟高，成为部署效率瓶颈[2] - 现有加速方法（数值求解器、模型蒸馏、并行计算）均存在质量损失或成本过高问题[3] - 西湖大学提出EPD-Solver创新方案，融合三类优势，在3-5步采样下保持高质量生成[3][4] 技术原理 - 基于向量值函数中值定理，通过并行计算多个中间时刻梯度并加权融合[9][10] - 参数集包含中间时刻τₙᵏ、融合权重λₙᵏ、偏移量δₙᵏ和扰动参数oₙ[11][15] - 采用蒸馏框架优化参数：生成教师轨迹后最小化学生轨迹差异[16] 性能优势 - CIFAR-10测试中EPD-Solver在3步采样时FID仅10.40，显著低于DDIM的93.36和EDM的306.2[20] - ImageNet 64×64条件生成任务中，3步采样FID为18.28，优于AMED-Solver的38.10[20] - 插件版本EPD-Plugin在LSUN Bedroom数据集3步采样FID达13.21，较AMED-Solver提升45分[21] 应用特性 - 完全并行化设计，额外梯度计算不增加单步推理延迟[14][28] - 可插拔集成至现有求解器如iPNDM，无需模型重训练[17][28] - Stable Diffusion v1.5上8-20步生成质量超越DPM-Solver++(2M)[25] 行业意义 - 突破低延迟采样下速度与质量的权衡瓶颈[27] - 为游戏、VR、数字内容创作等实时生成场景提供新解决方案[2][28] - 实验证明并行计算是扩散模型高效采样的潜力方向[28]