Omni-Diffusion-Distill：统一多模态扩散大语言模型的少步蒸馏

英文标题：Omni-Diffusion-Distill: Few-Step Distillation of Unified Multimodal Diffusion Large Language Models

Omni-Diffusion-Distill 聚焦于统一多模态扩散大语言模型（dLLM）的少步蒸馏问题。这类模型可通过单一架构同时支持图像生成和多模态理解，但其迭代解码通常需要数十到数百次前向传播。该工作旨在降低扩散式多模态模型的推理步数，从而改善生成与理解任务的推理效率。对开发者而言，少步蒸馏有望降低部署延迟与计算成本，并推动统一多模态模型在实际应用中的落地。

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