引入一个拥有未来信息的双向教师模型，在蒸馏训练阶段指导自回归的单向学生模型。这种教师-学生结构允许模型在生成未来帧时具备更强的精确度。 这种非对称蒸馏形式中，学生模型和教师模型使用了不同的架构，而这只有在 DMD 风格的蒸馏中才可行。其他方法，例如渐进式蒸馏（Progressive Distillation）或一致性模型（Consistency ...