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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 742 - 745 (4page)
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Image generation models, including GAN, VAE, and Diffusion models, have evolved rapidly in recent years. Diffusion models, in particular, have shown great potential in generating realistic images by learning the underlying data distribution. However, these models require significant computational resources and large datasets, limiting their practical deployment. Knowledge distillation offers a way to reduce model size by transferring knowledge from a large teacher model to a smaller student model, typically relying on original training data, which is often unavailable. We propose a data-free knowledge distillation method that uses the teacher model to generate pseudo data for training the student model. This approach reduces dependency on original data, facilitating model compression and making diffusion models more applicable in real-world scenarios.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 방법
IV. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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