# Diff-Instruct – 从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架

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- Published: 2026-07-08T12:48:29+08:00
- Author: 站外新闻

## Diff-Instruct是什么

Diff-Instruct是先进的知识转移方法，用于从预训练的扩散模型中提取知识，指导其他生成
模型的训练。它基于一种新的散度度量——积分Kullback-Leibler (IKL) 散度，专为扩散模型
设计，通过计算沿扩散过程的KL散度积分来比较分布。这种方法能在不需要额外数据的情况
下，通过最小化IKL散度，实现对任意生成模型的训练指导。Diff-Instruct的通用性、有效性
以及能够显著提升生成模型性能在学术界受到关注。

阅读目录

 * [Diff-Instruct是什么](https://paooo.com/aigc-news/24583/#diffinstruct%e6%98%af%e4%bb%80%e4%b9%88)
 * [Diff-Instruct的主要功能](https://paooo.com/aigc-news/24583/#diffinstruct%e7%9a%84%e4%b8%bb%e8%a6%81%e5%8a%9f%e8%83%bd)
 * [Diff-Instruct的技术原理](https://paooo.com/aigc-news/24583/#diffinstruct%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e5%8e%9f%e7%90%86)
 * [Diff-Instruct的项目地址](https://paooo.com/aigc-news/24583/#diffinstruct%e7%9a%84%e9%a1%b9%e7%9b%ae%e5%9c%b0%e5%9d%80)
 * [Diff-Instruct的应用场景](https://paooo.com/aigc-news/24583/#diffinstruct%e7%9a%84%e5%ba%94%e7%94%a8%e5%9c%ba%e6%99%af)

![Diff-Instruct – 从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架 - 配图](https://paooo.com/
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## Diff-Instruct的主要功能

 * **知识转移**：Diff-Instruct能从预训练的扩散模型（DMs）中学习，以无需额外数据的
   方式将这些知识转移到其他生成模型中。
 * **指导生成模型训练**：作为一个通用框架，Diff-Instruct可以指导任意生成模型的训练，
   只要生成的样本对模型参数是可微分的。
 * **最小化新型散度**：Diff-Instruct建立在严密的数学基础上，其指导过程直接对应于
   最小化一种称为积分Kullback-Leibler（IKL）散度的新型散度。
 * **增强鲁棒性**：IKL散度专为DMs设计，通过计算扩散过程中的KL散度积分，被证明在比较
   具有不对齐支持的分布时更具鲁棒性。
 * **提升生成模型性能**：Diff-Instruct在两个场景下展示了其有效性和普遍性：提取预
   训练的扩散模型和改进现有的GAN模型。实验表明，Diff-Instruct能产生最先进的单步扩散
   模型，能一致性地改进GAN模型的预训练生成器。

## Diff-Instruct的技术原理

 * **通用框架**：Diff-Instruct提出了一个通用框架，可以指导任意生成模型的训练，只要
   生成的样本对模型参数是可微分的。
 * **积分Kullback-Leibler（IKL）散度**：Diff-Instruct建立在严密的数学基础上，其中
   指导过程直接对应于最小化一种称为IKL散度的新型散度。IKL散度专为DMs设计，通过计算
   沿扩散过程的KL散度积分，被证明在比较具有不对齐支持的分布时更具鲁棒性。
 * **数据自由学习**：Diff-Instruct的数据自由学习方案支持使用预训练的DMs作为教师来
   指导各种生成模型。
 * **灵活性**：Diff-Instruct为生成器提供了非常高的灵活性，区别于传统扩散模型蒸馏
   方法对生成器选择的严格限制。这意味着生成器可以是基于卷积神经网络（CNN）或基于
   Transformer的图像生成器，如StyleGAN，或者是从预训练扩散模型适应的基于UNet的生成
   器。

## Diff-Instruct的项目地址

 * **Github仓库**：[https://github.com/pkulwj1994/diff_instruct](https://github.com/pkulwj1994/diff_instruct)
 * **技术论文**：[https://openreview.net/pdf?id=MLIs5iRq4w](https://openreview.net/pdf?id=MLIs5iRq4w)

## Diff-Instruct的应用场景

 * **预训练扩散模型的蒸馏**：Diff-Instruct可以从预训练的扩散模型（DMs）中学习，并
   以无需数据的方式将这些知识转移到其他生成模型中，实现预训练扩散模型的蒸馏。
 * **改进现有的生成对抗网络（GAN）模型**：Diff-Instruct可以用于蒸馏预训练的扩散模型，
   用于改进现有的GAN模型，提升其生成器的性能。
 * **视频生成**：在多模态生成领域，Diff-Instruct的技术原理也被应用于视频生成，如
   MarDini模型，将掩模自回归（MAR）的优势融入统一的扩散模型（DM）框架中，用于大规模
   视频生成。
 * **表情包服装秀视频生成**：Pika 2.0基于Diff-Instruct的技术原理，支持参考背景、
   角色和服装的图片来生成视频，展示了在表情包服装秀视频生成领域的应用。

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