OPD做步数蒸馏的疑问
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 30/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- machine-learning, python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Read the OPD implementation in DiffSynth-Studio, locate align_sigmas and the scheduler that updates to sigma=0. Reproduce the 8-to-3 step distillation with Qwen-Image-2.1-Turbo to see the teacher path difference; answer why the first method is used over strict interval matching.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
我在阅读 OPD 实现时注意到，align_sigmas 选取了学生当前区间内的教师节点，但 scheduler 会将最后一步直接更新到 sigma=0。
以Qwen-Image-2.1-Turbo的8步蒸馏到3步为例子，学生当前区间为 1 → 0.845148，教师实际执行的却是 1 → 0.978453 → 0.954180 → 0.926626 → 0.895080 → 0，然后用起始 sigma 归一化得到速度目标。
下面的表格写了两种方法，为什么diffsynth采用第一种方法，而不是“严格区间匹配”这种做法？第一种方法效果更好嘛？
| 方案 | 教师积分路径 | 最后一次教师前向的位置 |
|---|---|---|
| diffsynth当前实现 | 1 → .978453 → .954180 → .926626 → .895080 → 0 | .895080 |
| 严格区间匹配 | 1 → .978453 → .954180 → .926626 → .895080 → .845148 | .895080 |
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 13.3k
- Fork
- 1.3k
- Merge medio
- 1g 14h
- PR unite (30g)
- 43
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
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