RDM

RDM 是一个面向单步视觉生成的表示分布匹配方法，用于将多步扩散模型（如 FLUX.2）高效蒸馏为仅需一次前向推理的高质量图像生成器。其核心是通过在多个冻结预训练编码器（含图像与文本编码器）上对齐生成样本与真实数据的特征分布，采用精确批内排斥+Nyström近似吸引的MMD损失，并引入比例型Lagrangian控制器平衡多编码器贡献。项目不依赖在线教师模型、对抗训练或采样轨迹，适用于资源受限场景下的高效部署与模型压缩。