用于流映射蒸馏的几何感知时间重参数化

研究提出一种用于流映射蒸馏（Flow-Map Distillation）的几何感知时间重参数化方法，在保持教师模型几何路径和终止分布的同时，为法向加速度较大的轨迹区域分配更多学生时间。该共享时钟在蒸馏前一次性估计完成，无需重训教师模型，也不增加学生模型参数或推理计算开销。在 CIFAR-10 和 CelebA-64 等数据集上的实验表明，该方法有效提升了单步与两步图像生成的样本质量。