On-policy distillation (OPD) adapts diffusion models by querying a teacher along trajectories generated by the current student, but how it should behave under classifier-free guidance (CFG), a default component of modern diffusion systems, remains poorly understood. Existing OPD methods naturally extend velocity matching to the CFG-composed prediction, directly matching teacher and student guided

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Rethinking Classifier-Free Guidance in On-Policy Diffusion D](https://arxiv.org/abs/2607.24731v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Bingnan Li, Haozhe Wang, Haozhong Xiong, Fangtai Wu, Jinpeng Yu, Yang Shi, Jiaming Liu, Ruihua Huang

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⏱️ 2026-07-28 14:02