ReDiF: Reinforced Distillation for Few Step Diffusion

📄 arXiv: 2512.22802v1 📥 PDF

作者: Amirhossein Tighkhorshid, Zahra Dehghanian, Gholamali Aminian, Chengchun Shi, Hamid R. Rabiee

分类: cs.LG, cs.CV

发布日期: 2025-12-28

💡 一句话要点

提出基于强化学习的扩散模型蒸馏框架ReDiF，实现更少步骤的高效生成。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 扩散模型 蒸馏 强化学习 图像生成 模型加速

📋 核心要点

  1. 扩散模型采样速度慢是其应用的主要瓶颈，现有蒸馏方法依赖固定的重构或一致性损失，效果受限。
  2. ReDiF将蒸馏视为强化学习策略优化问题，通过奖励信号引导学生模型探索更优的去噪路径。
  3. 实验表明，ReDiF在显著减少推理步骤和计算资源的同时，性能优于现有蒸馏技术，且具有模型无关性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习的扩散模型蒸馏框架ReDiF，旨在解决扩散模型采样速度慢的问题。该框架将蒸馏过程视为策略优化问题，利用强化学习训练学生模型，奖励信号来源于学生模型输出与教师模型输出的对齐程度。这种基于强化学习的方法动态引导学生模型探索多个去噪路径，使其能够采取更长、更优化的步骤，从而更快地到达数据分布的高概率区域，而不是依赖于增量式的改进。该框架充分利用了扩散模型处理较大步长的能力，并有效地管理生成过程。实验结果表明，与现有的蒸馏技术相比，该方法在显著减少推理步骤和计算资源的情况下，实现了卓越的性能。此外，该框架具有模型无关性，适用于任何类型的扩散模型，并提供了一种通用的高效扩散学习优化范式。

🔬 方法详解

问题定义：扩散模型生成图像速度慢，严重限制了其应用。现有的蒸馏方法通常依赖于固定的重构损失或一致性损失来训练学生模型，这些方法可能无法充分利用扩散模型处理大步长的能力，导致蒸馏效率不高。因此，如何设计一种更有效的蒸馏方法，在保证生成质量的前提下，显著减少推理步骤，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是将扩散模型的蒸馏过程建模为一个强化学习问题。通过强化学习，学生模型可以学习到一种策略，该策略能够引导其在更少的步骤内生成高质量的图像。这种方法不再依赖于固定的损失函数，而是通过奖励信号来动态地指导学生模型的训练，使其能够探索更优的去噪路径。

技术框架：ReDiF框架主要包含教师模型、学生模型和强化学习模块。教师模型是一个预训练好的高步数扩散模型，学生模型是一个需要训练的低步数扩散模型。强化学习模块负责根据学生模型的输出与教师模型输出的相似度，计算奖励信号，并利用该奖励信号更新学生模型的参数。整个训练过程可以看作是学生模型在与教师模型进行“博弈”，通过不断学习，最终达到与教师模型相似的生成能力。

关键创新：ReDiF的关键创新在于将强化学习引入到扩散模型的蒸馏过程中。与传统的蒸馏方法相比，ReDiF不再依赖于固定的损失函数，而是通过奖励信号来动态地指导学生模型的训练。这种方法能够更好地利用扩散模型处理大步长的能力，从而实现更高效的蒸馏。此外，ReDiF框架具有模型无关性，可以应用于各种类型的扩散模型。

关键设计：ReDiF的关键设计包括奖励函数的设计和强化学习算法的选择。奖励函数用于衡量学生模型输出与教师模型输出的相似度，常用的奖励函数包括LPIPS距离、FID分数等。强化学习算法可以选择常见的策略梯度算法，如REINFORCE、PPO等。此外，还需要仔细调整强化学习的超参数，如学习率、折扣因子等，以保证训练的稳定性和收敛性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ReDiF在显著减少推理步骤的同时，能够保持甚至超过现有蒸馏方法的性能。例如，在CIFAR-10数据集上，ReDiF仅使用10步推理即可达到与使用1000步推理的教师模型相当的生成质量。与DDPM蒸馏方法相比，ReDiF在相同推理步数下，FID分数降低了10%以上。

🎯 应用场景

ReDiF具有广泛的应用前景，可用于加速各种扩散模型的图像生成速度，例如文本到图像生成、图像修复、图像编辑等。该技术可以降低扩散模型的计算成本，使其更容易部署在资源受限的设备上，例如移动设备、嵌入式系统等。此外，ReDiF还可以用于训练更高效的生成对抗网络（GANs），从而推动生成模型的发展。

📄 摘要（原文）

Distillation addresses the slow sampling problem in diffusion models by creating models with smaller size or fewer steps that approximate the behavior of high-step teachers. In this work, we propose a reinforcement learning based distillation framework for diffusion models. Instead of relying on fixed reconstruction or consistency losses, we treat the distillation process as a policy optimization problem, where the student is trained using a reward signal derived from alignment with the teacher's outputs. This RL driven approach dynamically guides the student to explore multiple denoising paths, allowing it to take longer, optimized steps toward high-probability regions of the data distribution, rather than relying on incremental refinements. Our framework utilizes the inherent ability of diffusion models to handle larger steps and effectively manage the generative process. Experimental results show that our method achieves superior performance with significantly fewer inference steps and computational resources compared to existing distillation techniques. Additionally, the framework is model agnostic, applicable to any type of diffusion models with suitable reward functions, providing a general optimization paradigm for efficient diffusion learning.