一致性模型训练稳定化：流映射分析与自蒸馏方法

该研究通过流映射视角分析一致性模型，揭示导致退化解的训练与收敛机制，并提出改进的自蒸馏方法 iSD 及其变体 iSD-T。 iSD 重新表述目标函数以避免过大的梯度范数，iSD-T 进一步结合无分类器引导以提升性能与可复现性。 论文证明该方法不仅适用于图像生成，还可扩展至基于扩散的策略学习，且无需依赖预训练扩散模型初始化。