蒸馏模型最烦的就是蒸完就不敢动了。多步模型蒸成几步，速度上去了，可一旦想针对新数据、新风格再调一调，很容易把好不容易蒸出来的少步能力搞崩。
D-OPSD 盯的正是这个：步数蒸馏之后的扩散模型怎么持续微调。做法是 on-policy 自蒸馏，模型拿自己当前采样出来的结果做在线蒸馏，边调边守住少步生成的质量。我们线上要快模型、风格又隔三差五得换，挺对口。不过它是在什么基座、蒸到几步上验证的，光看标题看不出量化效果，回头找论文细读。
我们之前蒸完再微调，风格是换上了，少步出图直接糊
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就怕它只在小基座上验证过，放大不一定还成立