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以下是本单元的学习步骤:
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- 请确保你已经 [注册了该课程](https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&id=ef963b4162) 以便在课程中添加其他单元时通知您
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- 通过链接的视频和资源深入了解任何您感兴趣的主题
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- 浏览演示笔记本,然后阅读“下一步”部分以获取一些项目建议
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## 通过蒸馏进行快速采样
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以下是本单元的学习步骤:
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- 请确保你已经 [注册了该课程](https://huggingface.us17.list-manage.com/subscribe?u=7f57e683fa28b51bfc493d048&id=ef963b4162) 以便在课程中添加其他单元时通知您
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- 阅读下面的材料,以了解本单元中涉及的不同主题的概要
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- 通过链接的视频和资源深入了解任何您感兴趣的主题
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- 浏览演示笔记本,然后阅读“下一步”部分以获取一些项目建议
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## 通过蒸馏进行快速采样
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渐进蒸馏是一种采用现有扩散模型、并使用它来训练需要更少推理步骤的模型的新版本的技术。“学生”模型初始化自“教师”模型的权重。在训练过程中,教师模型执行两个采样步骤,学生模型尝试在一个步骤中匹配结果预测。这个过程可以重复多次,上一次迭代的学生模型成为下一阶段的教师模型。结果是,这个模型可以用比原来的教师模型少得多的步骤(通常是4或8步)生成较好的样本。核心机制如下图所示,图片来源于[这篇论文](http://arxiv.org/abs/2202.00512):
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![image](https://user-images.githubusercontent.com/6575163/211016659-7dac24a5-37e2-45f9-aba8-0c573937e7fb.png)
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