生成AI高速化

拡散モデルはどこまで速くなれるか：ステップ削減と潜在圧縮、2026年の高速化「二正面作戦」

動画・画像生成拡散モデルの高速化を、サンプリングステップ削減（NVIDIA AnyFlow／Phased DMD）と潜在空間の高圧縮（Qwen-Image-VAE-2.0）という二つの戦線から読み解く。哲学の異なる蒸留・圧縮アプローチが、なぜ「問題を分解する」という似た構造的解にたどり着くのかを整理する。