🎯 情报来源：Replicate's blog
FLUX.1 Kontext团队近日开源其图像生成优化技术TaylorSeer，通过泰勒级数近似计算实现扩散模型加速。该技术可将标准30步的生成过程缩减至10-15步，在”极速模式”下最高减少66%计算量，同时保持生成质量不下降。核心创新在于利用缓存导数构建特征动态预测模型，避免传统线性近似导致的图像模糊问题。
💡 核心要点
- 步骤缩减：生成步骤从30步降至10-15步（减少50%-66%）
- 技术原理：基于泰勒级数的二阶导数缓存（n_derivatives=2）
- 质量保持：关键步骤（首尾20%）全计算，中间步骤智能跳过
- 速度模式：”快速模式”隔步计算，”极速模式”隔两步计算
- 开源实现：代码已发布于FLUX.1 Kontext仓库的denoise()和taylor_utils.py模块
📌 情报分析
技术价值：极高 – 首次将泰勒级数应用于扩散模型特征动态预测，数学推导严密（见论文公式2），相比线性近似保留非线性特征
商业价值：高 – 每帧图像生成计算成本降低50%以上，对视频生成等高频场景具有规模效益
趋势预测：高 – 开源策略可能推动行业采用该优化标准，但自适应步骤选择（如First Block Cache）将成为下一竞争焦点