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Omni-Diffusion-Distill：统一多模态扩散大语言模型少步蒸馏

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2026年10月9日，arXiv Computer Vision（一手）发布 Omni-Diffusion-Distill 框架。该框架为两阶段蒸馏方法，针对统一多模态扩散大语言模型（dLLM）进行少步数蒸馏。报道显示，其将图像生成过程从 128 步压缩至 8 步，将多模态理解过程从 512 步压缩至 64 步，分别获得 18.2 倍和 21.2 倍的 wall-clock 加速。这是目前该事件唯一报道，无更早信息可对比。

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LatestOct 9
arXiv 发布 Omni-Diffusion-Distill，将统一多模态 dLLM 图像生成与理解分别压缩至 8 步和 64 步。

Timeline

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Oct 9, 2026
  1. arXiv · Computer Vision
    Omni-Diffusion-Distill：统一多模态扩散大语言模型的少步数蒸馏

    Omni-Diffusion-Distill 是一个两阶段蒸馏框架，把统一多模态扩散大语言模型（dLLM）的图像生成从 128 步压缩到 8 步、多模态理解从 512 步压缩到 64 步，分别获得 18.2x 和 21.2x wall-clock 加速。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.