論文の概要: Parallel Decoding Distillation for Fast Image and Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.26004v1
• Date: Tue, 28 Jul 2026 17:20:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.947276
• Title: Parallel Decoding Distillation for Fast Image and Video Generation
• Title（参考訳）: 高速画像・映像生成のための並列デコード蒸留法
• Abstract要約: 拡散モデルと流れマッチングモデルの高速推論のための並列復号蒸留(PDD)を提案する。 PDDは、ネットワーク評価毎に複数のデノゲーションステップを予測することで、生成を加速する。 LTX-2.3 Text-to-Video/Audio, Wan 14B Text-to-Video, Qwen-Image Text-to-Imageの4-8 NFEによるSOTA性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.18845060233149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generation in video diffusion or flow models is computationally expensive due to the slow and iterative sampling process. Current state-of-the-art (SOTA) acceleration methods heavily rely on variational score distillation (VSD) and adversarial losses to distill diffusion models into few-step generators. Albeit achieving high-quality video generation, these training losses are notoriously hard to optimize and suffer from mode collapse, leading to loss of video diversity and lack of motion. In this paper, we introduce Parallel Decoding Distillation (PDD), a simplified and scalable trajectory-based distillation method for fast inference of diffusion and flow matching models. Our architecture and training procedure are compatible with any pre-trained model and support sampling with a varying number of function evaluations (NFE). PDD accelerates generation by predicting multiple denoising steps per network evaluation. Conceptually, it learns a representation of the mean velocity without regressing its derivative using JVPs or finite-difference approximations. Our method achieves SOTA performance with 4-8 NFE on LTX-2.3 Text-to-Video/Audio, Wan 14B Text-to-Video, and Qwen-Image Text-to-Image. Moreover, PDD presents a significant improvement in generated video diversity.
• Abstract（参考訳）: ビデオ拡散またはフローモデルの生成は、遅い反復サンプリングプロセスのために計算コストがかかる。 現在のSOTA加速法は, 数段発生器への拡散モデルを蒸留するために, 変量点蒸留(VSD)と逆損失に大きく依存している。 高品質なビデオ生成を実現する一方で、これらのトレーニングの損失は最適化が難しく、モード崩壊に苦しむことで、動画の多様性の喪失と動きの欠如につながっている。 本稿では,拡散流モデルと流速マッチングモデルの高速推論のための簡易かつスケーラブルなトラジェクトリベース蒸留法であるParallel Decoding Distillation (PDD)を紹介する。 我々のアーキテクチャとトレーニング手順は、事前訓練されたモデルと互換性があり、様々な機能評価(NFE)によるサンプリングをサポートする。 PDDは、ネットワーク評価毎に複数のデノゲーションステップを予測することで、生成を加速する。 概念的には、JVPや有限差分近似を用いずに平均速度の表現を学習する。 LTX-2.3 Text-to-Video/Audio, Wan 14B Text-to-Video, Qwen-Image Text-to-Imageの4-8 NFEによるSOTA性能を実現する。 さらに、PDDは生成されたビデオの多様性を大幅に改善する。

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