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Latent→Pixel 迁移对比: AsymFlow vs L2P 同问题、同月份、完全不同的刀法

对比阅读 arXiv 2605.12964 (AsymFlow, Stanford) 和 2605.12013 (L2P, 南大+腾讯优图), 上传只差一天。同一个核心问题: 怎么把预训练 LDM (FLUX.2 / Z-Image) 的能力『搬到』像素空间, 而不是从零训像素扩散。AsymFlow <strong>动 loss 不动架构</strong>: 重新设计 velocity 参数化 u_A := Pε − x₀, Procrustes 把 latent flow 数学上 lift 成 rank-d 像素 flow, 9B base, 全面超过 latent。L2P <strong>动架构不动 loss</strong>: 抛 VAE 改大 patch, 冻结 LDM 中间 28 层 + Detailer Head, 训练用 LDM 自生成 20k 合成图, 8 卡解锁原生 4K。本文按 改造层 / VAE 处理 / 训练数据 / 算力 / 推理流程 五个维度并排, 给出决策树和共同盲点。两者互不冲突, 未来一年会看到组合工作。