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论文精读、系统化教程与研究调研报告。
MAMBO-G:用幅度比 r_t 自适应阻尼 CFG——一个免训练、即插即用的扩散/视频采样加速器
CFG 在采样初期(t→1)对"通用方向"施加了过大的更新,在高维大模型里尤其会 overshoot 出过饱和与结构崩坏。 MAMBO-G 用一个逐实例的幅度比 r_t = ‖Δv‖/‖v∅‖ 当探针:r_t 高就指数级压低 guidance scale,r_t 低才放开。 免训练、几乎零开销,已并入 Diffusers。SD3.5 提速 3×、Lumina 4×、14B 视频模型 Wan2.1 提速 2×。
扩散超分调研：一步化浪潮与 SeedVR 之后的视频超分（2024→2026）
对 2024–2026 扩散超分（图像 + 视频）的研究调研，主线是「把多步随机采样压成一步确定性前向」。逐篇厘清每个工作的核心贡献 / 方法 / 关键结果 / 代码位置，再平行对比、找出一致与矛盾、并把每个有仓库的方法的核心主张与其代码逐一交叉验证。覆盖图像一步化（OSEDiff/OMGSR/OP4KSR/OFTSR/ODTSR/TEASR）与 SeedVR 之后的视频超分（SeedVR2/DOVE/DLoRAL/DUO-VSR/FlashVSR/InfVSR/Stream-DiffVSR/STCDiT）。所有 arxiv 号均联网核实；代码主张对照 OSEDiff/OMGSR/DLoRAL/SeedVR/FlashVSR/StableSR 真实函数验证。
扩散超分全景：从多步先验到一步前向，再到视频流式
8 节螺旋系统讲透扩散超分（Diffusion Super-Resolution）的演化主线：把"多步随机采样的强生成先验"逐步压成"一步确定性前向"，再从图像扩展到视频的时序一致性与流式实时。地基是 SR3/StableSR 的"冻结 SD 当先验、只学条件"（§1–§2）；其上是三条一步化路线——分数蒸馏（OSEDiff/VSD，§3）、中间时刻注入+GAN 一步（OMGSR/OP4KSR，§4）；再转入视频：SeedVR 的 shifted-window 时空 DiT（§5）、视频一步化与时序一致（DLoRAL 双 LoRA / DOVE / DUO-VSR，§6）、流式/长视频/实时（FlashVSR 稀疏注意力 / InfVSR 因果 KV-cache / Stream-DiffVSR，§7），最后收敛到统一视角与选型白地（§8）。代码均 verbatim 引自 StableSR、OSEDiff、OMGSR、SeedVR、DLoRAL、FlashVSR 真实仓库（行号经 sed 核对）。
Krea 2 技术报告精读：一个「为创意探索而生」的开源文生图基础模型，从数据、架构到万卡基建全栈拆解
Krea 2 是 Krea 自研的开源文生图（T2I）基础模型族，定位不是「给你一张最稳的默认图」，而是「让你在广阔的美学空间里探索」——刻意保留风格多样性、并配套 prompt 扩写器 + 风格参考系统两套可控性工具。开源权重 + 推理代码，permissive license，号称登上 Artificial Analysis T2I 榜前 10、独立实验室中第 2。 这是一份「工程配方 + 系统基建」型技术报告（58 分钟阅读），重点不在新公式，而在**全栈决策**：数据策展原则（多样性优先、零 AI 生成图）、从 LLM 生态搬过来的极简 DiT（GQA + 门控 sigmoid 注意力 + SwiGLU + Qwen3-VL + 轻量时间步调制 + 多层特征聚合）、五阶段训练流水线（预训练→midtraining→SFT→偏好优化→RL→时间步蒸馏），以及从零自建的 Kubernetes 训练基建（Kueue 调度、Virtual Kubelet 外溢推理、Weka 文件系统、PostgreSQL「krablet」数据仓库 + FOR UPDATE SKIP LOCKED 队列）。 本文按精读骨架交叉拆解，并补全报告用散文描述、但背后是标准公式的几处方法（rectified-flow v 参数化、DPO/STPO、多奖励 GRPO、DMD→TDM）。
i1 精读：一份「完全开源」的强文生图配方——用 300+ 控制实验把设计空间逐个钉死
i1 是普林斯顿 Zhuang Liu 组放出的 3B 文生图扩散模型，卖点不是新模块，而是**完全开源（权重 + 数据 + 代码 + 配方）** 且**用 300+ 个控制实验**（700K+ TPU v6e 小时）把「文/噪声条件、骨干结构、合成 caption、数据混合」这几个设计维度逐个单变量消融，给出 10 条可复用结论。 最终配方极简：双流 MMDiT + 长跳连接（long skip）+ 砍掉 AdaLN（省 0.23B 参数）+ 单个强文本编码器（T5Gemma-2B）配一个**更大的 transformer adapter**（替代「多文本编码器」）+ 只用长合成 caption 训练、推理时用 LLM 把短 prompt 扩写对齐训练分布 + 各数据集**等权重**混合。 在 GenEval/DPG/PRISM/CVTG-2K/LongText 五个 benchmark 上，i1（3B）平均超过此前最强「完全开源」模型 **29.5 个百分点**，并在多数指标上压过 12B FLUX.1 [Dev]、17B HiDream-I1。本文交叉阅读其 JAX 代码，把每条结论落到 `file:Lnn`。
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。
ARGUS：把「身份」从一张参考图变成扩散同步的动态记忆
主体保持的视频生成（让生成视频里的人「还是同一个人」）长期被「点参考」范式卡住——一张参考图把"这个人是谁"和"他这一帧恰好长这样（姿态/配饰/光照/背景）"纠缠在一起，模型要么照抄噪声细节、要么身份漂移。 ARGUS（快手/北大）提出 SMII：用 MLLM 当"身份导演"挑出多视角身份证据，拼成 3×3 马赛克，**和目标视频走同一条 Flow Matching 加噪路径**，再以"负时间、只读记忆"的方式注入 Wan 的原生 token 空间。配合无配对反事实训练 + TIA + ASLG，在 OpenS2V-Eval 拿到 64.38 总分、71.86 FaceSim 的 SOTA，大偏航/首帧遮挡鲁棒性分别再涨 12.6 / 15.1 分。
Osprey:把「掩码」喂进 MLLM 的像素级区域理解
Osprey 把 referring 的输入从「框」升级到「掩码」:用 mask-aware visual extractor 在卷积 CLIP(ConvNeXt-L)的多尺度特征图上做 mask-average-pooling 抽语义、再把掩码本身展平投影成 spatial token,两者替换文本里的 <region> 占位符喂给 LLM。配 724K 掩码-文本指令数据(Osprey-724K),在开放词表分割、部件级分类、区域描述上全面超过 box 级方法和 Ferret。 它是 [[ferret-2023|Ferret]]「自由形状区域输入」的掩码精化版,也是 [[lisa-2023|LISA]] 输出侧掩码的输入侧对偶。
OFTSR：一步超分 + 可调「保真度↔真实感」的整条曲线
OFTSR 用两阶段方案做单步图像超分：先训一个「噪声增广的条件 rectified flow」当教师，再蒸馏出一个一步学生网络——蒸馏的约束是「学生从不同时间 t、s 的预测必须落在教师同一条 PF-ODE 轨迹上」。 关键好处：一步推理时只需调一个超参 t，就能在「高 PSNR / 高保真」和「低 LPIPS / 高真实感」之间连续滑动，把感知-失真权衡的整条曲线塞进单步模型，而过去的单步蒸馏只能锁死在曲线上的一个点。