few-step-distillation

Qwen-Image-Flash:把 4-NFE 蒸馏的胜负手从「目标函数」搬到「训练配方」

Qwen 团队的少步蒸馏技术报告:不再卷 distillation objective,而是系统性消融「数据组成 / 教师引导 / 任务混合」三个配方维度,把 Qwen-Image-2.0 蒸成 4-NFE 的统一生成-编辑模型。三个反直觉结论:(1) 文本中心数据反而蒸不出文本渲染,单类别(landscape/portrait)数据跨类泛化更好;(2) 直接用任务专精教师当唯一引导会让训练崩溃,需要 base 教师做锚 + 专精教师 step-wise 加权;(3) T2I:Edit = 5:5 平衡混合最优,而且编辑监督反过来还能涨 T2I。