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提到此概念的论文 / 教程
SeFi-Image：用「语义先行」扩散把 T2I 基础模型的训练成本砍到 1/5（代码精读）
SeFi-Image 是一个文生图（T2I）基础模型族（1B / 2B / 5B），核心是 Semantic-First Diffusion（SFD，语义先行扩散）：把一张图拆成「语义 latent」（DINOv2 特征 → Semantic VAE 压缩）和「纹理 latent」（微调版 FLUX.2 VAE），给两路 latent 各自一个时间步，并强制语义时间步「领先」纹理一个固定偏移 Δt，让语义比纹理早一步去噪、从而给纹理生成提供更干净的结构条件。 代价：5B 模型只用了 125K A800 GPU·时（约为 Z-Image 的 10–20%），却在 GenEval / LongTextBench / CVTG-2K / OneIG 等多个基准上追平甚至超过 Qwen-Image 和 Z-Image。论文 + 权重 + 推理代码全部开源。 本文交叉精读：把 SFD 的 4 个核心公式逐一对到 `runner.py` / `flux2_sefi_transformer.py` 的具体实现，并指出一处「论文写二值 mask、代码用 sigma 钳位」的等价但更巧妙的工程实现。
Boogu-Image-0.1：用 1/10 数据做开源「统一生成+编辑」大模型（代码精读）
Boogu-Image-0.1 是一个 Apache-2.0 开源的「统一文生图 + 图像编辑」模型族（Base / Edit / Turbo，均 10B），主打照片级真实感和中英双语文字渲染，号称用比同类开源模型少约一个数量级的训练数据做到接近闭源（GPT-Image-2 / Nano-Banana-Pro）的水平。 架构是 Lumina-Image-2 谱系的 DiT（noise/context/ref 三套 refiner + 双流/单流 MMDiT 块），文本条件来自一个 Qwen3-VL 多模态大模型（既当指令编码器、又当 prompt 改写/推理器）；Turbo 变体用 Decoupled DMD 蒸馏到 4 步、无 CFG。 ⚠️ 正式技术报告尚未发布（仓库标注 "Coming Soon"），本文是基于 README + 推理代码的交叉精读，非官方报告解读。