研究者提出IDM文本到图像生成方法

Deyuan Liu等作者提出 Intrinsic Distribution Matching（IDM）文本到图像生成方法。该方法保留 DMD 的分数差监督，并显式匹配特征均值与逐坐标标准差；匹配时使用生成器的指数移动平均（EMA）副本，不需要外部特征编码器。 实验在 Z-Image-Turbo 6B 和 Qwen-Image 20B 上进行，覆盖全参数调优和低秩适配（LoRA）调优。作者称，在两次网络评测中，IDM 在中文和英文 LongText-Bench 上分别达到 94.25% 和 90.20%，为该预算下对比方法中的最高分。代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。