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PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
SGLang-Diffusion: 两个月进展
自2025年11月初发布，SGLang - Diffusion获广泛关注。过去两月持续优化，速度提升1.5倍。介绍新模型支持、LoRA支持等进展，还展示性能测试结果，阐述关键改进及未来规划。
TransDiff--最简洁的AR Transformer + Diffusion图像生成方法
文章分享图像生成新方法TransDiff，它结合AR Transformer与Diffusion，提出MRAR范式。通过Q&A解答其使用Transformer原因、小Diffusion Deocder效果等问题，还指出它有连续帧生成潜力，将用于视频生成。
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
自回归模型杀回图像生成！实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控
当下AI图像生成领域，Diffusion模型虽为主流，但在精准控制上有不足。伊利诺伊大学香槟分校等机构研究者提出MENTOR框架，用自回归模型实现像素级精准控制，比Diffusion更高效可控。
SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。
谷歌Gemini Diffusion：1500 token/秒，快如闪电！
谷歌DeepMind在I/O 2025上推出实验性模型Gemini Diffusion，将扩散技术用于文本生成。它每秒能生成约1500个token，比Gemini 2.0 Flash - Lite快5倍，具备高响应速度、文本连贯性等优势。
Current Robotics 发布 Curr-0：以 Single Policy 实现全身灵巧操作
Current Robotics发布Curr - 0，解决人形机器人移动与操作分离困境。它用Single Policy统一训练，基于HumanEx采集数据，还构建多物理模态交互世界模型，是全栈具身智能基础设施成果。
舍弃 VAE，预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗？
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
上交大 x vivo 团队：一个简单改动，让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。