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（起头：机器之心Pro）
本文由阿里巴巴 Z-Image 团队联香港科技大学等机构共同完成。作家为香港科技大学方案博士生 & 通义实验室实习生姜登阳，他的商量向为视觉表征和生成。
少步扩散模子（如 Z-Image-Turbo）凭借采样和异质地，已成为图像生成域的主流案。但是，这些经过 "步数蒸馏" 的模子在捏续微调时面对个毒手问题：传统监督微调（SFT）和离线 RL 法会让模子 "健忘" 蓝本的少步生成期间，考试与理之间存在严重的分散偏移。
为此，阿里巴巴 Z-Image 团队联香港科技大学、加州大学圣地亚哥分校、香港华文大学等机构建议D-OPSD（On-Policy Self-Distillation），个针对少步扩散模子的在线战术自蒸馏框架。D-OPSD 需励模子、需成对偏好数据，仅凭筹算图像 - 文本对即可让模子在保捏原有少步采样期间的同期，学会新见识、新作风和新域偏好。在 LoRA 定制和全量微调实验中，D-OPSD 在见识学习、视觉质地、领导词革职和先验学问保留之间赢得了佳均衡。
、中枢问题：少步模子的 "捏续学习" 窘境
现时能图像生成模子正从低的多步采样器转向的少步采样器。这些经过步数蒸馏的模子在减少函数评估次数的同期保捏了生成质地，具实用价值。但若何对这类模子进行捏续微调，学界尚明确谜底。
传统考试范式各有短板：晋城钢绞线厂
D-OPSD 在联想空间中占据了个特的位置：在线战术、需励模子、保捏考试 - 理致，同期通过自蒸馏引入筹算图像 - 文本对。
二、要害发现：扩散模子秉承了 LLM/VLM 的 "坎坷文期间"
手机号码：13302071130近期，诳言语模子（LLM）域的 On-Policy Distillation（OPD）和 On-Policy Self-Distillation（OPSD）范式引起了正常珍惜。其中枢念念想是：学生模子在自身采样出的轨迹（on-policy roll-outs）上进行考试，而考验模子在丰富的坎坷文条款下提供强的监督信号，从而在不依赖外部励模子的情况下终了的后考试对皆。举例，在 LLM 中，学生基于自身采样的恢复进行化，考验则在圆善的坎坷文（如参考文档、多轮对话历史）下给出的展望，通过分散对皆将学生拉向考验。
当代配备 LLM/VLM 编码器的扩散模子，轻佻从编码器中秉承坎坷文体习（in-context learning）期间。商量团队发现，当仅用文本领导时，模子生成的是通用恶果；而当将筹算图像与文本领导起输入编码器、使用多模态特征行为条款时，即使不作念任何荒谬考试，模子也能生成保留筹算见识或作风的图像变体。
这清晰活动为在线战术自蒸馏提供了要害基础：筹算图像不再行为奏凯的降噪筹算（那会转换轨迹自己），而是行为强考验条款的坎坷文监督信号。学陌生支仅基于文本条款采样，考验分支基于文本 + 图像的多模态条款提供强展望，钢绞线厂家两者在同个 on-policy 轨迹上进行对皆。
三、法框架：学生跑轨迹，考验给监督
D-OPSD 的考试过程如下：晋城钢绞线厂
关于每个考试对 先编码学生和考验条款，然后进行学生 on-policy 轨迹采样，再在同景象上，对皆学生展望速率和 考验展望速率，然后新学生模子和同步 EMA 新考验。
与 LLM 中的 OPD（On-Policy Distillation）类比：学生的采样响草率应学生的降噪轨迹，考验的强展望对应强的条款降噪场。中枢划分在于，自回来 LLM 输出闹翻词表分散，可奏凯用 KL 散度对皆；而流匹配扩散模子参数化条款速率场，因此 D-OPSD 继承速率展望的均短处行为对皆筹算，起到一样的作用 ——> 将学生的条款生成动态拉向考验，在强的多模态坎坷文下对皆诱的轨迹分散。
四、为什么 D-OPSD 能保留少步期间？
与 SFT 比较，D-OPSD 避了将就模子拟在其自身少步采样过程中从未出现过的筹算图像景象。化经久在学生的施行 rollout 上进行，大幅减少了考试与理之间的失配。因此，D-OPSD 为步数蒸馏扩散模子提供了种在线战术监督考试范式，使其轻佻从筹算图像中学习新见识、作风或域偏好，同期保留原始的少步采样活动。
五、中枢实验果
1. LoRA 定制：小数样本学会新见识
在仅有小数图像 - 文本对的 LoRA 考试中，D-OPSD 轻佻从小数样本中学习新见识，同期保捏少步生成质地，并能泛化到未见过的领导词。
对比基线模子、SFT 和 PSO：
2. 全量微调：稳健新域不丢资本
在全量微调实验中，D-OPSD 将模子向筹算域（如动漫作风）适配，同期保留原始域学问和少步理期间。
六、改日值得商量的向
改日，D-OPSD 框架还可向多个向拓展：
即少步扩散模子仍有渊博的后考试晋起飞间。"蒸馏 + 在线战术" 范式，为改日跳跃开释扩散模子在可控、组与捏续学习期间面的后劲，提供了个充满出路的新向。
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