NVIDIA研究团队最新发布了并行解码蒸馏（Parallel Decoding Distillation）技术，该方法通过在一次模型评估中同时预测多个去噪步骤，显著减少了扩散模型在图像和视频生成时所需的迭代次数。不同于传统需要数十甚至上百步推理的扩散模型，并行解码蒸馏在仅需4至8次评估的条件下，即在一系列主流图像和视频生成器上取得了当前最优的生成质量。更值得关注的是，该技术不仅大幅提升了推理效率，还有效改善了生成视频的多样性，缓解了视频生成中常见的模式坍缩和高计算成本问题。作为一种基于轨迹的蒸馏方法，它从去噪路径的全局优化入手，为实时视频生成、交互式内容创作等场景提供了可行的技术路线。这一突破有望推动高保真视频生成深入消费级硬件和云端轻量部署，加速生成式AI在媒体与创意行业的落地。