AIGC领域Stable Diffusion的模型知识蒸馏方法

AIGC领域Stable Diffusion的模型知识蒸馏方法

关键词：AIGC、Stable Diffusion、知识蒸馏、模型压缩、生成对抗网络、隐空间扩散、轻量化模型

摘要：本文深入探讨在AIGC领域中针对Stable Diffusion模型的知识蒸馏方法。首先解析Stable Diffusion的核心架构与扩散模型原理，结合知识蒸馏技术的理论基础，提出适用于隐空间扩散过程的蒸馏策略。通过数学模型推导、算法实现细节和实战案例，详细阐述如何在保持生成质量的前提下实现模型压缩。内容涵盖教师模型与学生模型的架构设计、蒸馏损失函数构建、多阶段训练策略等关键技术点，并结合PyTorch和Diffusers库提供完整代码实现。最后分析该技术在实际应用中的场景及未来发展趋势，为AIGC模型优化提供系统性解决方案。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

随着AIGC（人工智能生成内容）技术的快速发展，Stable Diffusion等文本到图像生成模型在创意设计、数字内容生产等领域展现出强大能力。然而，这类模型通常具有庞大的参数量（如Stable Diffusion v1.5包含约86亿参数），导致部署成本高、推理速度慢，难以满足移动端设备、实时生