DMAD：将分布匹配作为对抗蒸馏的快速视觉生成方法

DMAD 将分布匹配蒸馏（DMD）重构为分类任务，直接学习所需的对数密度比，从而免去 DMD 必须维护的辅助扩散模型及其额外内存与计算开销。该方法在共享骨干网络上用两个判别器头区分真实数据、教师样本与学生样本，并通过对 logits 的线性损失训练模型，实现快速视觉生成。