尽管扩散模型（Diffusion Model）与流匹配（Flow Matching）已经把文本到图像生成（Text-to-Image, T2I）推向了更高的视觉质量与可控性，但他们通常在推理时需要数十步网络迭代，限制了其对于一些需要低延迟，Real-Time 的应用。 为了把推理步数降下来，现有路线通常依赖知识蒸馏（Distillation）：先训练一个多步教师模型，再把能力迁移到少步学生模型。但这条路的代价同样明显 —— 既依赖预训练教师，又引入了额外的训练开销，并在「从零训练（from scratc…