当几个步骤就足够时：无需训练 身份保留生成加速

保留身份的图像生成通常建立在多步扩散主干上，使得个性化生成在部署时成本高昂。我们表明，对于身份条件 FLUX 的生成来说，这种成本通常是不必要的。经过开发人员训练的冻结 InfuseNet 身份适配器可直接传输到精炼的 schnell 主干，无需重新训练。这种两行替换（更改主干路径并禁用无分类器指导）将延迟减少了 5.9 倍，同时将 ArcFace 身份相似度提高了 +0.028，与标准 28 步开发基线相比，将 lpips 提高了 -0.016。为了解释其原理，我们分析了去噪轨迹，发现身份保真度进入早期有效状态，通常在 4-8 个步骤内，而后续步骤主要细化视觉细节、清晰度和对比度。适配器消融证实身份形成取决于身份适配器，而注意力流规范探针表明相对调节贡献随着采样的进行而减少。 SDXL 和 SD1.5 上的初步样式适配器和对象适配器扫描在中间步骤后显示出类似的收益递减。这些结果将精炼主干替换定位为一种简单的 无需训练 策略，用于改善身份保留一代的效率与保真度权衡。