10 张图学会一整类：Drifting 数据集蒸馏刷新 SOTA 并获 ECCV 奖项

NeurIPS 2026 论文《Dataset Distillation via Drifting》把 ImageNet 每类 1300 张图蒸馏为仅 10 张从噪声优化出的图像。基于 Drifting Generative Models 的后续工作获 ECCV 2026 Art Gallery 奖，并在蒸馏基准上刷新 SOTA，分类准确率前所未有，例如只用 10 张图就能教会模型认识海葵。