AI 生成一张图片，你情愿等多久？
在主流扩散模子还在迭代中反复"迂缓"、让用户盯着程度条怔住时，阿里智能引擎团队径直把程度条"拉爆"了——
5 秒钟，平直4 张 2K 级高清大图。
针对 Qwen 最新开源模子，将 SOTA 压缩水平从 80-100 步前向磋商，骤降至2 步（Step），速率进步整整40 倍。
这意味着，此前像 Qwen-Image 这么需要近一分钟才能吐出来的一张图片，当今真的成了"眨眼之间"。
咫尺，团队已将相应的 Checkpoint 发布至 HuggingFace 和 ModelScope 平台，宽待迷惑者下载体验：
HuggingFace：https://huggingface.co/Wuli-art/Qwen-Image-2512-Turbo-LoRA-2-Steps
ModelScope：https://www.modelscope.cn/models/Wuli-Art/Qwen-Image-2512-Turbo-LoRA-2-Steps
同期，该模子仍是集成到呜哩 AI 平台上（https://www.wuli.art）撑握调用。
上述这种近乎"物理外挂"般的蒸馏有磋商，究竟是如何作念到的？沿途来看。
传统轨迹蒸馏的"细节逆境"
早期的蒸馏有磋商 [ 1，2 ] ，相似不错被归纳为轨迹蒸馏（Trajectory Distillation）。
具体来看，其本人主要念念想是但愿蒸馏后模子（student model）能够效法原模子（teacher model）在多步生成的旅途：
Progressive Distillation：student model 需要径直对皆 teacher model 屡次迭代后的输出；
Consistency Distillation：student model 需要保证在 teacher model 的去噪轨迹上，输出交流的摒弃。
但在本质中，这类设施很难在低迭代步数下末端高质地生成。最杰出的问题是生成图像费解，这一好意思瞻念在近期权术 [ 3 ] 中也得到了考证：
问题根源在于抑制样貌：轨迹蒸馏径直对 student model 的生成样本作念抑制，使其在特定距离度量下对皆 teacher 瞻望出的高质地输出，具体不错抒发为：
其中是特定的距离函数，是 teacher 经过屡次去噪以后得到的输出。
不错看出，这一 Loss 对统统图像 patch 一视同仁，关于一些迥殊细节的部分（如笔墨、东说念主物五官）因占比低而学习不充分，student 模子的细节常出现明显歪曲。
从样本空间到概率空间，径直裁减残障样本生成概率
近期，基于概率空间的蒸馏有磋商，在较少步数场景（4~8 步）赢得了边远的收效，基本治理了上述的细节丢失问题。
其中最有影响力的责任之一是DMD2 算法，这里具体的算法有磋商不错参考原论文 [ 4 ] 。
DMD2 将抑制从样本空间调节到了概率空间，其 Loss 设想为：
这是典型的 Reverse-KL 的蒸馏 Loss，其本人有一个显耀的特质：
当，如若，那就会有。
这意味着：关于 student model 生成的每一张图片，如若它不恰当的确图片分散（），就会导致 Loss 爆炸。
{jz:field.toptypename/}因此，DMD2 这类算法的内容念念想是——不径直告诉 student "应该效法什么"，而是让 student 我方生成图片，然后让 teacher model 迷惑"那处不对"。
这种 Reverse-KL Loss 的设想，不错显耀进步生成图片的细节性和合感性，仍是成为当下扩溜达数蒸馏的主要政策。
热启动缓解分散退化
尽管 Reverse-KL 不错显耀裁减分歧理样本的生成概率，其本人也存在着严重的mode-collapse 和分散过于锐化的问题 [ 5 ] 。
具体表当今各种性裁减，富余度加多，形骸加多等问题上。这些问题在 2 步蒸馏的设定下变得尤为杰出。
为了缓解分散退化问题，常见作念法是给模子一个更合理的开动化 [ 6 ] 。在这里该团队使用 PCM [ 7 ] 蒸馏进行模子热启动。
实验标明，热启动后的模子的形骸歪曲问题得到明显改善。
左图为径直 dmd 检修，右图为经过 PCM 热启动后的 2 步模子，比赛下注app官网版更好的开动化不错裁减分歧理构图招架学习引入的确数据先验
如上所述，DMD2 内容上是"学生生成—>西席迷惑"，蒸馏经过不依赖的确数据，这种作念法有优有劣：
上风：极大进步有磋商普适性（高质地的确数据难获取）；
局限：设定了自然上限—— student 永远学习 teacher 的生身分散，无法特出 teacher。
同期由于 loss 设想的问题，DMD2 蒸馏在高质地细节纹理（如苔藓、动物毛发等）上生成的恶果，相似差强东说念主见，如下图所示。
左图为 Z-Image 50 步生成，右图为 Z-Image-Turbo 8 步生成，在苔藓细节纹理上 DMD2 不够邃密
为了增强 2 步 student model 在细节上的发扬才能，阿里智能引擎团队引入了招架学习（GAN）来进一步进步监督恶果。
GAN 的 Loss 不错拆解为：
生成 Loss（让生成图骗过判别器）：
判别 Loss（分袂真假图）：
这里是 student 生成的图片，是检修勾通引入的的确数据，是判别器说明输入样本判断其为的确数据的概率。
简便来说，招架检修一方面需要判别器尽可能判定 student model 生成的图片为假，另一方面需要 student model 尽可能附近判别器。
为了进步招架检修的厚实性和恶果，该团队作念了如下更始：
的确数据夹杂政策：按固定比例夹杂高质地的确数据和 teacher 生成图，进步泛化度和检修厚实性；
特征提真金不怕火器引入：使用极度的 DINO 模子算作 feature extractor，提供更鲁棒的特征默示；
Loss 权重调节：加多招架检修在 loss 中的占比。
经实验考证，加多招架检修后，student model 的画面质感和细节发扬发生显耀进步：
△加多 GAN 显耀进步画面的确性和细节从应用恶果动身，细节决定成败
少量步数扩散生成一直是一个挫折的所在。
关联词，单一算法有磋商受限于其本人的旨趣设想，相似不尽如东说念主见。
阿里巴巴智能引擎团队恰是从落地恶果动身，逐一发现并分析蒸馏带来的恶果问题（如歪曲、纹理照实），并针对性治理，才能使得终末的 2 步生成模子，最终达到工业场景可落地的水准。
关联词，尽管在大遍及场景下 Wuli-Qwen-Image-Turbo 能够和原模子并排；但在一些复杂场景下，受限于去噪步数，仍存在可更始空间。团队在后续的 release 中将会握续发布速率更快、恶果更好的生成模子。
接下来，他们将握续推出，并迭代更多扩散加快手艺，并开源模子权重。
而以上这些打破的背后，离不开他们持久以来的深厚积淀——
算作阿里 AI 工程系统的建树者与爱戴者，团队聚焦于大模子全链路工程才能建树，握续优化研发范式，专注大模子训推性能优化、引擎平台、Agent 应用平台等毛病组件，发愤于于为阿里集团各业务提供高效厚实的 AI 工程基础设施。
智能引擎团队永恒坚握灵通分享的手艺文化，此前已孝敬了包括Havenask、RTP-LLM、DiffSynth-Engine、XDL、Euler、ROLL等在内的多项优秀开源技俩。
翌日，他们期待与开源社区共同成长，但愿将更先进的工程才能滚动为举手投足的创作器具。
该团队统统手艺后续都会同步在呜哩 AI 平台上线，非论你是专科设想师、内容创作家，如故 AI 醉心者，呜哩概况都能让你的创意即刻成像。
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参考文件：
[ 1 ] Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models
[ 2 ] Consistency Models
[ 3 ] LARGE SCALE DIFFUSION DISTILLATION VIA SCOREREGULARIZED CONTINUOUS-TIME CONSISTENCY
[ 4 ] Improved Distribution Matching Distillation for Fast Image Synthesis
[ 5 ] ABKD: Pursuing a Proper Allocation of the Probability Mass in Knowledge Distillation via α - β -Divergence
[ 6 ] Transition Matching Distillation for Fast Video Generation
[ 7 ] Phased Consistency Models
* 本文系量子位获授权刊载，不雅点仅为原作家统统。
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— 完 —
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