論文の概要: Qwen-Image-Flash: Beyond Objective Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03746v2
• Date: Wed, 03 Jun 2026 05:16:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-04 17:40:41.638633
• Title: Qwen-Image-Flash: Beyond Objective Design
• Title（参考訳）: Qwen-Image-Flash: 客観的デザインを超えて
• Abstract要約: 我々は,学生のパフォーマンスを批判的に形作るトレーニングレシピに焦点をあてて,補完的な視点から数段階の蒸留を再考する。 以上の結果から, 有効数段階蒸留には, 慎重に設計した目的だけでなく, より広範な訓練パイプラインの組織化も必要であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.2344349081089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-step distillation has become an effective strategy for accelerating advanced visual generative models, yet prior work has largely focused on distillation objectives. In this work, we revisit few-step distillation from a complementary perspective, focusing on the training recipe that critically shapes student performance. Using Qwen-Image-2.0 as a representative case, we systematically investigate three factors in unified text-to-image generation and instruction-guided image editing distillation: data composition, teacher guidance, and task mixture. Our empirical analysis reveals several non-obvious behaviors, which motivate the development of Qwen-Image-Flash. Overall, our results suggest that effective few-step distillation requires not only carefully designed objectives, but also principled organization of the broader training pipeline.
• Abstract（参考訳）: 先進的な視覚生成モデルの加速には, 少ない段階の蒸留が有効な戦略となっているが, 先行研究は, 蒸留の目的に重点を置いている。 本研究では,学生のパフォーマンスを批判的に形作るトレーニングレシピに着目し,補完的な視点から数段階の蒸留を再考する。 代表事例としてQwen-Image-2.0を用いて,データ合成,教師指導,タスク混合という,統一されたテキスト・画像生成と指導誘導画像編集の3つの要因を体系的に検討した。 我々の実証分析では、Qwen-Image-Flashの開発を動機付けるいくつかの非回避行動が明らかにされている。 以上の結果から, 実効的な数段階蒸留には, 慎重に設計された目的だけでなく, より広範な訓練パイプラインの組織化も必要であることが示唆された。

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