仅用1张图1小时，比肩FLUX.1和Qwen，推理狂飙5倍！Glance用“快慢哲学”颠覆扩散模型！

文章主旨：

提出了“Glance”框架，通过“慢-快”分阶段加速策略，在极少样本和低算力条件下实现高效扩散模型推理且保持生成质量。

关键要点：

• “Slow-Fast”分阶段加速策略优化了扩散模型的语义生成与细节优化过程。
• 采用LoRA适配器进行轻量级蒸馏，无需重新训练基础模型，显著降低算力需求。
• 通过流匹配监督和阶段感知策略，提高推理速度与生成质量。
• 仅需单样本训练即可实现性能接近教师模型，展现极高数据与算力效率。
• 在多个基准测试中表现优异，证明框架具备强泛化能力。

内容结构：

1. 背景与问题：

• 扩散模型生成高质量图像需大量推理步骤，计算成本高。
• 现有少步数蒸馏方法成本高昂且泛化性不足。
• 需解决数据稀缺与低算力条件下的效率与质量平衡。

2. 解决方案：

• 设计“Glance”框架，基于扩散过程的“早期语义阶段”和“晚期冗余阶段”提出慢-快加速策略。
• 通过Slow-LoRA和Fast-LoRA专家分别处理不同阶段的去噪任务。
• 采用流匹配监督目标函数和信噪比引导的阶段划分，确保模型动态调整。

3. 实验与结果：

• 在FLUX.1-12B和Qwen-Image-20B模型上实现5倍加速，推理仅需8步。
• 在基准测试中性能保持教师模型的92.60%-99.67%，视觉质量几乎无损。
• 仅用单张图像训练仍能展现强泛化能力，对未见提示词效果良好。

4. 消融研究与分析：

• 慢速阶段3步+快速阶段5步的非对称配置优于均匀分布。
• 数据质量与阶段对齐比数据量更关键，单样本即可实现高效学习。
• 专门化时间步划分显著提升细节渲染与文本对齐效果。

5. 结论：

• “Glance”框架通过轻量级蒸馏实现扩散模型的高效推理与质量保持，适用于数据稀缺与低算力场景。
• 其创新设计结合慢-快分阶段策略与LoRA适配器，为大规模扩散模型提供了应用潜力。

文章总结：

“Glance”框架展现了极高的数据与算力效率，为扩散模型的高效应用提供了创新解决方案，未来可在资源受限场景中广泛应用。

把握不好这三种视角和平衡，做不好B端产品！

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