流匹配模型因其坚实的理论基础和在生成高质量图像方面的优异性能，已成为图像生成（Stable Diffusion, Flux）和视频生成（可灵，WanX，Hunyuan）领域最先进模型的训练方法。然而，这些最先进的模型在处理包含多个物体、属性与关系的复杂场景，以及文本渲染任务时仍存在较大困难。
SANA-Sprint是一个高效的蒸馏扩散模型，专为超快速文本到图像生成而设计。通过结合连续时间一致性蒸馏（sCM）和潜空间对抗蒸馏（LADD）的混合蒸馏策略，SANA-Sprint在一步内实现了7.59 FID和0.74 GenEval的最先进性能。SANA-Sprint仅需0.1秒即可在H100上生成高质量的1024x1024图像，在速度和质量的权衡方面树立了新的标杆。
梁文锋带领着DeepSeek，还在继续搅动大模型行业。继用R1模型炸场之后，1月28日凌晨，除夕夜前一晚，DeepSeek又开源了其多模态模型Janus-Pro-7B，宣布在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3（来自 OpenAI）和Stable Diffusion。
DeepSeek大爆出圈，现在连夜发布新模型——多模态Janus-Pro-7B，发布即开源。在GenEval和DPG-Bench基准测试中击败了DALL-E 3和Stable Diffusion。
