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RDM: 把「一步生成」拆成两根设计轴——十年前被判死刑的 MMD, 估计对了就是 SOTA

一步图像生成 = 让生成分布在冻结编码器的特征空间里对齐真实分布。作者把这条无教师路线命名为 RDM (Representation Distribution Matching), 指出所有实例只差两根轴:怎么比 (comparison) 和 在哪比 (representation)。逐轴消融翻掉三条隐含假设:(1) 十年前被嫌太弱的经典 MMD, 只要「批内精确排斥 + 对全量数据的 Nyström 冻结吸引」估计对, 就是又强又可扩的目标;(2) 生成批越大越好, 最优点在 2048 以上, 远超常规;(3) 任何单个编码器都能被刷穿 (分数掉到真实之下但图仍假), 所以要对一整排编码器做「受约束优化」。合成 iRDM:ImageNet 一步 SOTA SW_r14 1.30 (真实地板 1.0), 并把四步 FLUX.2 [klein] 后训练成一步模型, GenEval 0.826 反超四步版 0.794, 只花 90 H200 GPU-hours。