Knowledge Distillation for Visual Autoregressive Models
视觉自回归模型的知识蒸馏
机构 * Qualcomm AI Research(高通人工智能研究) ; University of Technology Nuremberg(纽伦堡技术大学)
AI总结 针对视觉自回归模型计算开销大的问题,提出VarKD蒸馏框架,通过选择性教师监督和减少令牌级歧义,在ImageNet上多个AR骨干网络中优于现有蒸馏方法。
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视觉自回归模型的知识蒸馏
机构 * Qualcomm AI Research(高通人工智能研究) ; University of Technology Nuremberg(纽伦堡技术大学)
AI总结 针对视觉自回归模型计算开销大的问题,提出VarKD蒸馏框架,通过选择性教师监督和减少令牌级歧义,在ImageNet上多个AR骨干网络中优于现有蒸馏方法。
移动视频扩散
机构 * Qualcomm AI Research(高通人工智能研究)
AI总结 本文提出了一种移动优化的视频扩散模型MobileVD,通过降低帧分辨率、引入多尺度时间表示和两种新的剪枝方案,显著降低了内存和计算成本,同时在移动设备上实现了高效的视频生成。