允中 發自 凹非寺晉城泡沫板膠

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AI生成張圖片，你愿意等多久？

在主流擴散模型還在迭代中反復“磨嘰”、讓用戶盯著進度條發呆時，阿里智能引擎團隊直接把進度條“拉爆”了——

5秒鐘，到手4張2K清大圖。

針對Qwen新開源模型，將SOTA壓縮水平從80-100步前向計，驟降至2步（Step），速度提升整整40倍。

這意味著，此前像Qwen-Image這樣需要近分鐘才能吐出來的張圖片，現在真的成了“眨眼之間”。

目前，團隊已將相應的Checkpoint發布至HuggingFace和ModelScope平臺，歡迎開發者下載體驗：

HuggingFace：https://huggingface.co/Wuli-art/Qwen-Image-2512-Turbo-LoRA-2-StepsModelScope：https://www.modelscope.cn/models/Wuli-Art/Qwen-Image-2512-Turbo-LoRA-2-Steps

同時，該模型已經集成到嗚哩AI平臺上（https://www.wuli.art）支持調用。

上述這種近乎“物理外掛”般的蒸餾案，究竟是怎么做到的？起來看。

傳統軌跡蒸餾的“細節困境”

早期的蒸餾案[1,2]，往往可以被歸納為軌跡蒸餾（Trajectory Distillation）。

具體來看，其本身主要思想是希望蒸餾后模型（student model）能夠模仿原模型（teacher model）在多步生成的路徑：

Progressive Distillation：student model需要直接對齊teacher model多次迭代后的輸出；Consistency Distillation：student model需要保證在teacher model的去噪軌跡上，輸出相同的結果。

但在實踐中，這類法很難在低迭代步數下實現質量生成。突出的問題是生成圖像模糊晉城泡沫板膠，這現象在近期研究[3]中也得到了驗證：

問題根源在于約束式：軌跡蒸餾直接對student model的生成樣本x_{student}做約束，使其在特定距離度量下對齊teacher預測出的質量輸出x_{teacher}，具體可以表達為：

其中$f(cdot)$是特定的距離函數，x_{teacher}是teacher經過多次去噪以后得到的輸出。

可以看出，這Loss對所有圖像patch視同仁，對于些特別細節的部分（如文字、人物五官）因占比低而學習不充分，student模型的細節常出現明顯扭曲。

從樣本空間到概率空間，直接降低缺陷樣本生成概率

近期，基于概率空間的蒸餾案，在較少步數場景（4~8步）獲得了巨大的成功，基本解決了上述的細節丟失問題。

其中有影響力的工作之是DMD2法，這里具體的法案可以參考原論文[4]。

DMD2將約束從樣本空間轉換到了概率空間，其Loss設計為：

這是典型的Reverse-KL的蒸餾Loss，其本身有個顯著的特：

當p_{teacher}(x_0)to 0，如果p_{student}(x_0) > 0，那就會有Loss to +infty。

這意味著：對于student model生成的每張圖片，如果它不符真實圖片分布（p_{teacher}(x_0)to 0），就會致Loss爆炸。

因此，DMD2這類法的本質思想是——不直接告訴student“應該模仿什么”，而是讓student自己生成圖片晉城泡沫板膠，然后讓teacher model指“哪里不對”。

這種Reverse-KL Loss的設計，可以顯著提升生成圖片的細節和理，已經成為當下擴散步數蒸餾的主要策略。

熱啟動緩解分布退化

盡管Reverse-KL可以顯著降低不理樣本的生成概率，其本身也存在著嚴重的mode-collapse和分布過于銳化的問題[5]。

具體表現在多樣降低，飽和度增加，形體增加等問題上。這些問題在2步蒸餾的設定下變得尤為突出。

為了緩解分布退化問題，常見做法是給模型個理的初始化[6]。在這里該團隊使用PCM[7]蒸餾進行模型熱啟動。

實驗表明，熱啟動后的模型的形體扭曲問題得到明顯。

△左圖為直接dmd訓練，右圖為經過PCM熱啟動后的2步模型，PVC管道管件粘結膠好的初始化可以降低不理構圖

對抗學習引入真實數據先驗

如上所述，DMD2本質上是“學生生成—>教師指”，蒸餾過程不依賴真實數據，這種做法有優有劣：

優勢：大提升案普適（質量真實數據難獲取）；局限：設定了上限——student永遠學習teacher的生成分布，法越teacher。

同時由于loss設計的問題，DMD2蒸餾在質量細節紋理（如苔蘚、動物毛發等）上生成的果，往往差強人意，如下圖所示。

△左圖為Z-Image 50步生成，右圖為Z-Image-Turbo 8步生成，在苔蘚細節紋理上DMD2不夠細膩

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為了增強2步student model在細節上的表現能力，阿里智能引擎團隊引入了對抗學習（GAN）來進步提升監督果。

GAN的Loss可以拆解為：

生成Loss（讓生成圖騙過判別器）：晉城泡沫板膠

判別Loss（區分真假圖）：

這里x_0是student生成的圖片，x_{real}是訓練集中引入的真實數據，D(cdot)是判別器根據輸入樣本判斷其為真實數據的概率。

簡單來說，對抗訓練面需要判別器盡可能判定student model生成的圖片為假，另面需要student model盡可能欺騙判別器。

為了提升對抗訓練的穩定和果，該團隊做了如下改進：

真實數據混策略：按固定比例混質量真實數據和teacher生成圖，提升泛化度和訓練穩定；特征提取器引入：使用額外的DINO模型作為feature extractor，提供魯棒的特征表示；Loss權重調整：增加對抗訓練在loss中的占比。

經實驗驗證，增加對抗訓練后，student model的畫面質感和細節表現發生顯著提升：

△增加GAN顯著提升畫面真實和細節

從應用果出發，細節決定成敗

少步數擴散生成直是個重要的向。

然而，單法案受限于其本身的原理設計，往往不盡如人意。

阿里巴巴智能引擎團隊正是從落地果出發，逐個發現并分析蒸餾帶來的果問題（如扭曲、紋理確實），并針對解決，才能使得后的2步生成模型，終達到工業場景可落地的水準。

然而，盡管在大多數場景下Wuli-Qwen-Image-Turbo能夠和原模型比肩；但在些復雜場景下，受限于去噪步數，仍存在可改進空間。團隊在后續的release中將會持續發布速度快、果好的生成模型。

接下來，他們將持續出，并迭代多擴散加速技術，并開源模型權重。

而以上這些突破的背后，離不開他們長期以來的厚積淀——

作為阿里AI工程系統的建設者與維護者，團隊聚焦于大模型全鏈路工程能力建設，持續優化研發范式，注大模型訓能優化、引擎平臺、Agent應用平臺等關鍵組件，致力于為阿里集團各業務提供穩定的AI工程基礎設施。

智能引擎團隊始終堅持開放共享的技術文化，此前已貢獻了包括Havenask、RTP-LLM、DiffSynth-Engine、XDL、Euler、ROLL等在內的多項優秀開源項目。

未來，他們期待與開源社區共同成長，希望將的工程能力轉化為觸手可及的創作工具。

該團隊所有技術后續都會同步在嗚哩AI平臺上線，論你是業設計師、內容創作者，還是AI好者，嗚哩或許都能讓你的創意即刻成像。

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參考文獻：

[1] Progressive Distillation for Fast Sampling of Diffusion Models

[2] Consistency Models

[3] LARGE SCALE DIFFUSION DISTILLATION VIA SCOREREGULARIZED CONTINUOUS-TIME CONSISTENCY

[4] Improved Distribution Matching Distillation for Fast Image Synthesis

[5] ABKD: Pursuing a Proper Allocation of the Probability Mass in Knowledge Distillation via α-β-Divergence

[6] Transition Matching Distillation for Fast Video Generation

[7] Phased Consistency Models

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