ControlNet 冻结原扩散模型权重，复制编码器作为可训练分支，经零卷积注入边缘、深度、姿态等条件特征，使生成在结构上受约束，并可通过控制强度与介入步数调节。
中文任务更推荐Qwen 2.5：其中文语料占比高、分词对汉字更高效，在C-Eval、CMMLU上通常领先；Llama 3英文生态更强，但中文需额外继续预训练或微调。
ControlNet 冻结原扩散模型权重，复制编码器作为可训练分支，经零卷积注入边缘、深度、姿态等条件特征，使生成在结构上受约束，并可通过控制强度与介入步数调节。
📍 温哥华 · 多伦多 · 上海
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2.8与2.0同屏对照，洞察差异。
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2.8/2.0双模并行
可视化对比+解读
本地运行 Stable Diffusion 推荐至少 NVIDIA RTX 3060 12GB 显存起步，RTX 4090 24GB 可流畅生成高分辨率图像，8GB 显存勉强可用但需降低分辨率和批次大小，AMD 显卡可通过 ROCm 支持但兼容性较差。
MoE 路由以 Top-k 门控为基础，配合负载均衡辅助损失防止专家坍塌，并引入容量因子、噪声门控或 Expert Choice 路由，同时优化 all-to-all 通信以降低跨设备开销。
DeepSeekMath依托大规模数学语料与GRPO强化学习，7B即在MATH上表现突出；R1系列在AIME、MATH-500上接近顶级闭源模型，但复杂证明题仍存在幻觉与步骤错误。
可靠的开源方案包括SelfCheckGPT、RAGAS、TruLens、DeepEval与HaluEval基准，以及基于NLI的事实一致性校验；生产中建议结合检索溯源与引用核验，多方法交叉降低误报。
建议采用“编排层+角色化Agent”架构：明确职责与输入输出契约，用状态机或DAG管控流程，共享记忆，设置人工审核、重试与超时兜底，并做全链路追踪。
秩r决定可训练容量，常从8或16起步，简单风格任务取4-8即可，复杂推理或领域迁移可用32-64；需同步调alpha（常取r至2r）与学习率，并以验证集判断过拟合。