5秒出4张2K大图！阿里提出2步生成方案，拉爆AI生图进度条

文章摘要

【关 键 词】 AI、图像生成、模型蒸馏、对抗学习、开源项目

阿里智能引擎团队近期在AI图像生成领域取得突破性进展，将Qwen开源模型的生成速度提升40倍，仅需2步即可输出4张2K级高清图片，耗时缩短至5秒。这一成果通过创新的蒸馏技术实现，解决了传统扩散模型迭代耗时长的问题。

传统蒸馏方法（如轨迹蒸馏）存在细节丢失和图像模糊的缺陷，主要因样本空间约束对关键区域（如文字、五官）学习不足。团队引入概率空间蒸馏方案DMD2，通过Reverse-KL损失函数降低缺陷样本生成概率，使模型能自主优化生成结果而非单纯模仿教师模型。

针对蒸馏后的分布退化和多样性下降问题，团队采用热启动技术（PCM蒸馏）改善模型初始化，有效缓解形体扭曲。此外，对抗学习（GAN）被引入以增强细节表现：通过混合真实数据与生成数据训练判别器，结合DINO特征提取器提升纹理真实性，显著优化了苔藓、毛发等细微结构的生成效果。

技术落地方面，模型已集成至呜哩AI平台，并开源相关Checkpoint。尽管在复杂场景中仍有改进空间，团队计划持续迭代，推动极速扩散生成技术的工业化应用。其底层能力源于阿里智能引擎在AI工程基础设施的长期积累，包括多项开源项目（如Havenask、RTP-LLM等）。

核心突破点在于：从效果痛点出发，逐层拆解技术瓶颈——先通过概率空间蒸馏突破速度极限，再以热启动和对抗学习补足质量短板。这种“问题驱动”的研发范式，为AI生成技术的实时化提供了新范例。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 2034字 | 9分钟 ]
【原文作者】 量子位
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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