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AI生图免训练提速1000%，办法：最简洁的“三阶段流水线”

AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。

本文由圣路易斯华盛顿大学与北京大学联合完成，提出DiffFNO以神经算子赋能扩散架构，支持高质、高效、任意连续倍率超分，介绍其核心思路、组件及优势，在多数据集上领先SOTA方法，为超分提供新思路，适用于多领域。

近日，微分智飞一个月内完成数千万元天使轮及天使+轮融资。此轮融资用于加速飞行具身智能创新等。公司由高飞教授领衔，成立三月就推出第一代平台，在多领域有开拓性应用。

HKUST、北航与商汤提出HarmoniCa框架，解决Diffusion模型推理慢、成本高问题。它通过SDT和IEPO机制，解决训练 - 推理脱节，在多模型上实现推理提速、质量提升，且训练推理开销低，已开源。

华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术，通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统，实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构，实验在多方面表现优异，论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。

近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。

近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展，但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune，从演化视角衡量视觉Token重要性，保持性能无损同时降低60%推理成本。

openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序，通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果，成本低、耗时短，且底座灵活，可换算法和任务，但推广需解决验证速度和可信度问题。

东方理工大学沈晓宇团队提出HiDrop，基于MLLM不同层功能差异，设计出延迟注入、凹金字塔式剪枝和提前退出的视觉Token压缩策略。实验显示，它能压缩约90%视觉Token，保持98.3%性能，实现训练和预填充加速。

何恺明团队提出新方法Pixel Mean Flow（pMF），突破传统扩散模型/流模型限制，砍掉多步采样和潜空间，一步在像素空间生成图像，在ImageNet不同分辨率上取得佳成绩，还介绍了核心设计、实验结果对比等。