用 DMD（Distribution Matching Distillation）把雙向影片擴散模型蒸餾成自回歸（AR）學生模型時，影片往往出現過度飽和同過度平滑嘅情況，背後成因係 reverse-KL 目標嘅 mode-seeking 傾向，令學生分佈容易塌縮到教師模型嘅少數模式之上。Mask Forcing 嘅切入點正正係呢個矛盾：佢喺 AR 蒸餾嘅 self-rollout 過程中，沿空間同時間軸隨機遮罩、注入較乾淨嘅 token，藉此擾動 rollout 軌跡，令學生有機會探索教師分佈嘅更多區域。
呢個做法同時帶來兩個好處：擾動令 DMD 嘅學習訊號唔再局限於學生已經覆蓋嘅模式；而較乾淨嘅 token 亦可以作為引導，協助同一 chunk 入面較嘈雜嘅 token 去噪，等中間過渡更穩定，從而減少錯誤喺後續 denoising step 同 chunk 之間累積。整個方法唔需要真實影片監督、唔需要額外後訓練階段，亦唔會增加推論成本，純粹改動訓練期嘅 rollout。
Mask Forcing 屬於一種蒸餾增強策略，主要服務於想把 AR 影片生成做快、但又想避開 DMD 視覺質素下降嘅團隊，例如做實時或近實時影片生成嘅研究同產品線。佢同一般做法嘅取捨清晰：放棄模式集中所帶來嘅短期穩定，換取分佈多樣性同中間步預測嘅可靠性。
- 針對 AR 影片擴散蒸餾中 DMD 嘅 mode-seeking 問題，用雙重雜訊遮罩擾動 rollout
- 不需真實影片監督或額外後訓練階段，唔改動推論流程
- 令學生分佈覆蓋更多教師模式，並以較乾淨 token 引導較嘈雜 token 去噪
- 適用於追求實時影片生成、又想提升視覺質素嘅研究同產品場景