FlashControl：基于易蒸馏单流教师模型的一步可控图像生成器
英文标题：FlashControl: One-Step Controllable Generator via Distillation-Friendly Single-Stream Teachers
扩散模型在文生图与可控视觉生成领域已占据主导地位，但多步采样导致的推理延迟仍是其实用化的核心瓶颈。为此，论文提出了 FlashControl 框架，通过引入易于蒸馏的单流教师模型（Single-Stream Teachers），成功实现了高质量的单步（One-Step）可控图像生成。该技术大幅削减了可控视觉生成的推理开销，为实时交互式 AI 创作和移动端落地应用提供了重要参考。
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中文
FlashControl：基于易蒸馏单流教师模型的一步可控图像生成器
论文编号：arXiv:2610.22537v1
公告类型：New
摘要
扩散模型（Diffusion Models）已成为视觉生成建模的主流方法，在文本到图像（Text-to-Image）以及条件可控生成任务中表现尤为突出。然而，由于需要进行多轮迭代采样，扩散模型的主要缺陷在于推理速度较慢。尽管近期的知识蒸馏（Distillation）方法在加速采样方面取得了一定进展，但在维持强可控性的同时实现极致的“一步生成（One-Step Generation）”依然面临巨大挑战。
针对该问题，本研究提出了 FlashControl，核心采用对蒸馏更友好的单流教师模型架构，有效解决了多步控制网络难以高效压缩与加速的难题，实现了仅需一步采样即可完成高质量条件可控图像生成。
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