OPD做步数蒸馏的疑问
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
- issue の種類
- ドキュメント
- 明瞭さ
- 説明が足りない
- 活発さ
- 活発
- 技術スタック
- machine-learning, python
調査の方向性
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.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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 |
- 主要言語
- Python
- スター
- 13.3k
- フォーク
- 1.3k
- 平均マージ
- 1日 14時間
- マージ済み PR（30日）
- 43
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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