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从“在线训练”到“离线建图”,扩散模型速度再突破!2025年初,一篇名为ShortDF的论文悄然登上CVPR 2025 Highlight,但在当时并未引起太多圈外关注然而半年后,当NeurIPS 2025 Spotlight论文。

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LeMiCa横空出世,人们才意识到:原来两篇文章系出同源。

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△ShortDF论文均由中国联通数据科学与人工智能研究院核心团队参与,并集中在图论结合扩散模型方向上:如果说ShortDF是该路径的理论先行者,它基于在线训练模式,验证了图论加速的极致潜力;那么LeMiCa则进一步拓展了这一理论的边界,它创造性地构建了

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离线建图新范式,成功将图论思想适配到了更高维度的文生图/视频生成任务中。

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△ShortDF路径优化策略所以要想真正理解这条技术演进脉络,有必要追根溯源,重读这篇为后续研究提供了思想火花的ShortDF下面是更多详细内容核心痛点:迷失在“弯曲”的去噪路径中在文生视频(如Sora)与文生图(Stable Diffusion)爆发的当下,昂贵的推理开销仍是阻碍实时应用的最大路障。

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而扩散模型之所以进展缓慢,本质上是因为其去噪轨迹是一条高度非线性的弯曲路径为了逼近这条弯曲路径,现有方案往往面临“零和博弈”:数值求解器(Numerical Solvers):如DDIM、DPM-Solver。

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它们试图用较少的步数拟合曲线,但在极低步数(

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