嫁接（Grafting）是斯坦福大学等团队于 2025 年提出的一种编辑预训练扩散 transformer（DiT）的简单方法，且仅需较小的计算预算。相关研究论文为「Exploring Diffusion Transformer Designs via Grafting」

Grafting 的具体流程如下：

激活蒸馏：将原始操作符的功能转移到新操作符上，通过回归目标来蒸馏其激活值。
轻量级微调：通过使用有限数据进行端到端微调，缓解因整合多个新操作符而产生的误差传播。