研究者提出轨迹正则化分布蒸馏方法TRD，实现流匹配模型一步生成

An Zhao 等研究者在 arXiv 论文（arXiv:2611.12978）中提出轨迹正则化分布蒸馏（TRD）方法，用于将流匹配模型蒸馏为一步生成模型。该方法通过单次学生前向传播预测动量混合策略，同时充当一步生成器、学生边缘速度估计器和受教师 ODE 轨迹监督的速度场，省去了分布匹配中额外的可训练网络。 论文称，在 SANA-1.6B 和 Stable Diffusion 3.5 上的实验显示，TRD 在一步和少步生成的质量与训练效率上优于代表性一致性与分布匹配基线方法，但样本多样性存在一定权衡。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。