D-OPCD 把 Agent 经验蒸馏进扩散模型权重，四基准平均分升至 65.09
Wenxuan Wang · hf · 2026-10-08
用 agent harness 包裹图像生成模型可显著提升文生图效果（记忆、技能、工作流编排、结果验证与迭代改写 prompt），但这些增益依附于 harness。论文提出 Diffusion On-Policy Context Distillation（D-OPCD）：把 agent 改进后的 prompt 视作特权上下文，将 harness 中的知识蒸馏进扩散模型权重，使模型仅凭原始 query 也能保留部分增益。
要点：
- 配合提出的 Auto Skill Evolver（ASE）文生图 agent，D-OPCD 将四个基准上的直接生成平均分从 60.52 提升至 65.09。
- 知识被吸收进权重后，harness 可甩掉饱和技能继续进化：在更新后的生成器上跑第二轮 ASE，比无技能 harness 再提升 1.83 分，指向 harness 与模型持续共同进化的文生图系统。
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