distillation

PyTorch로 처음부터 단계별로 추론 LLM 구현하기

가속화된 비디오 생성을 위한 통합 추론 및 학습 후 프레임워크

멋진 지식 증류(Knowledge Distillation) 리소스 모음

TurboDiffusion: 비디오 디퓨전 모델을 위한 100~200배 가속

추천, 광고, 검색 분야의 산업계 고전 및 최신 논문 모음입니다.

[NeurIPS'22] "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation" 및 [TPAMI'23] "ViTPose++: Vision Transformer for Generic Body Pose Estimation"의 공식 저장소

세 가지 시나리오에서 다양한 지속적 학습(continual learning) 방법(XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier)을 구현한 PyTorch 구현체입니다.

비전 모델을 위한 올인원 학습(YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): 사전 학습, 파인튜닝, 증류.

PaddleSlim은 딥 모델 압축 및 아키텍처 탐색을 위한 오픈소스 라이브러리입니다.

자기 증류를 통한 강화학습 (SDPO)

잊지 못할 그 사람에게, LLM을 다루는 여러분은 모두 코드의 신. 환생물(Rebirth era) 같은 느낌이네요. 디지털 라이프 1.0에 오신 것을 환영합니다. 🫶

오픈소스 디지털 영생 프레임워크입니다. 채팅 기록을 통해 7차원 디지털 분신을 생성하며, 12개 이상의 플랫폼과 7가지 역할 템플릿을 지원하고 OpenClaw Soul Spec 표준을 준수합니다.

NVIDIA FastGen: Diffusion Models 기반 고속 생성

[ICML 2026] "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation" 및 Causal Forcing++ 공식 코드베이스

단일 파이프라인에서 고품질 합성 데이터 생성, 학습, 측정 및 평가

On-Policy Distillation을 위한 Awesome List

Kandinsky 5.0: 비디오 및 이미지 생성을 위한 디퓨전 모델 패밀리

대규모 양방향/자기회귀 비디오 확산 증류를 위한 선도적이고 통합된 알고리즘 및 인프라 rCM & Causal-rCM

대형 언어 모델의 온폴리시 증류(OPD)를 위한 논문, 기술 보고서, 프레임워크 및 도구 모음

개발자를 위한 프롬프트 엔지니어링

Flash Diffusion — 조건부 확산 모델 가속화 (AAAI 2025 Oral)