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提到此概念的论文 / 教程
业界有没有原生 8K 的文生图？—— 2026 超高分辨率 T2I 方案调研
一句话结论：截至 2026-07，业界没有任何一个「原生 8K」（训练分布 = 7680×4320 / 8192²）的文生图模型。 原生训练的天花板停在 4K（4096²）：商用侧 Seedream 4.0 原生到 4K，学术侧 Sana / Diffusion-4K / L2P / AsymFlow 原生 4K，UltraPixel 靠级联做到 6K。真正的 8K 输出全部来自「免训练超分 / 外推」管线—— HiWave（8192² 免训练）、PixelRush（单卡 8K < 100s）、Scale-DiT（8K < 2min）、L2P 的 8K zero-shot 外推—— 它们都建立在 ≤4K（甚至 1K 的 SDXL）底座之上，用分块反演 + 小波细节 / 窗口注意力把分辨率「拉」上去。 本文把两条路线（原生训练 vs 免训练外推）并排，给出为什么 8K 原生至今是空白的三个硬约束，并对 Diffusion-4K 的小波损失、Sana 的 f32 DC-AE 做了代码交叉验证。
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。
AsymFlow: 秩-非对称速度参数化, 把 latent 流匹配模型 lift 到像素空间
Stanford (Wetzstein/Guibas 组, arXiv 2026/05/13)。像素扩散用 plain DiT 的瓶颈是 velocity 目标 u = ε − x₀ 里那个 full-rank 高斯噪声污染 transformer hidden state。AsymFlow 把 velocity 拆开非对称: data 项 −x₀ 保持 full-rank, noise 项限到 rank-r 子空间, 即 u_A := Pε − x₀, 训练时网络只预测 u_A, sampling 时解析还原 full-rank。r=0 退化 x₀-pred, r=D 退化 u-pred, 中间是新东西。子空间用 PCA 或 latent→pixel Procrustes 对齐构造。架构 / training-loop / sampler 一字不改。结果: ImageNet 256 上 1.57 FID (JiT-H/16 + REPA), 是 plain transformer 像素扩散 SOTA; 从 FLUX.2 klein 9B Procrustes-lift 得到 AsymFLUX.2 klein, 是<em>第一个</em>把大型 latent flow 直接转成像素生成器的方法, 在 HPSv3/DPG/GenEval 上全面超过 latent base。
L2P: 把 LDM 的潜在知识搬到像素空间, 8 卡训出原生 4K 扩散
南大 + 腾讯优图 (arXiv 2026/05)。直接拆掉 VAE, 用 16×16 大 patch 把像素图打成 token, 接预训练好的 LDM (Z-Image-Turbo) DiT block, 只让首尾若干层 + 一个 U-Net Detailer Head 可训, 训练数据是源 LDM 自己生成的 20k 张合成图。8 张 GPU、零真实数据采集, DPG-Bench 86.00 超过源 LDM 84.86, GenEval 保留 93.6%; 取消 VAE 内存瓶颈后, 原生 4K 单步推理时间砍 97.67%、峰值显存降 38.81%。本质是把训练像素扩散从零的灾难性 cold start 换成从已经平滑的 LDM 流形上做轻量迁移。