**VA-TDM：通过速度对抗蒸馏统一提升少步扩散模型性能**

_VA-TDM: A Unified View for Improving Few-Step Diffusion Models by Velocity Adversarial Distillation_

> 针对少步扩散模型在保持生成质量方面的挑战，研究提出了 VA-TDM 框架。该方法基于速度场构建监督信号，利用学习到的判别器比较学生与教师模型的速度场差异，从而实现对中间生成步骤的精准引导。VA-TDM 不仅统一了分数蒸馏、Fisher 匹配等现有方法，还结合了轨迹分布匹配与在线速度学习，在文本到图像及视频生成任务中实现了最先进的四步生成效果，并在大规模模型上展现出良好的扩展性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-11-05 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2611.06796)