西湖大学发布EPD-Solver：3-5步实现高质量图像生成的扩散模型并行加速算法

西湖大学 AGI 实验室联合南洋理工大学研究人员提出 EPD-Solver，一种用于扩散模型的新型高效 ODE 求解器，有效缓解了低步数采样下的图像质量退化问题。该方法通过并行计算多个中间时刻的梯度并加权融合，在不增加推理延迟的前提下显著提升生成质量。实验表明，EPD-Solver 在多个图像生成基准测试中全面领先，尤其在仅 3 次函数求值（NFE）的极端低延迟场景下，其 FID 分数远优于现有方法（如 LSUN Bedroom 上 13.21 vs. 58.21）。此外，该方法可作为插件无缝集成至主流求解器，具备轻量训练和即插即用部署优势，为扩散模型在移动设备和实时应用中的高效部署提供了新思路。
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