MLC

Flux.1 训练全解析：高效图像生成模型的诞生

MLCommons 发布的《Training Flux.1》报告详解了 Black Forest Labs 的 Flux.1 模型训练过程。该模型采用 12B 参数的 DiT 架构，在海量高质量数据集上训练，支持文本到图像生成，性能媲美 Midjourney 和 DALL·E 3。报告强调了高效的分布式训练策略、LoRA 微调和 FP8 量化技术，训练成本控制在合理范围内。Flux.1 [dev] 和 [schnell] 版本分别针对研究和快速推理优化，在 MS COCO 等基准上表现出色，Elo Rating 高达 1200+。本文改写保留关键数据，为 AI 从业者提供宝贵洞见。（128 字）

LMSYS

SGLang Diffusion：加速视频与图像生成

SGLang Diffusion 将 SGLang 的顶尖性能扩展至扩散模型的图像和视频生成，支持主流开源模型如 Wan、Hunyuan、Qwen-Image、Qwen-Image-Edit 和 Flux。通过 OpenAI 兼容 API、CLI 和 Python 接口，提供 1.2x 至 5.9x 的加速效果。与 FastVideo 团队合作，构建从训练到生产的全生态。架构采用 ComposedPipelineBase 和高级并行技术（如 USP、CFG-parallelism），确保高效灵活。基准测试显示，在 H100/H200 GPU 上显著优于 Hugging Face Diffusers。未来将打造端到端扩散生态。（128字）