FLUX 、Qwen-Image 等多模态生成模型的推理速度一直是工业级多模态模型落地的痛点。传统的特征缓存（Feature Caching）方案在追求高倍率加速时，常因瞬时速度的剧烈波动导致轨迹漂移。
针对这一痛点，中国联通数据科学与人工智能研究院与南京大学研究团队，在此前工作 LeMiCa（NeurIPS 2025 Spotlight）的基础上继续深耕，推出了进阶加速框架 MeanCache。
该工作不仅承袭了团队在扩散模型加速领域的深厚积淀，更在技术上实现了跨越：受到 MeanFlow 启发，MeanCache 首次将 “平均速度” 视角引入缓存推理，通过 JVP 修正精准校正了生成轨迹，实现了 4x 以上的推理提速。该成果已入选人工智能顶会 ICLR 2026，目前，论文、代码均已开源。
- 论文标题：MeanCache: From Instantaneous to Average Velocity for Accelerating Flow Matching Inference
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2601.19961
- 项目主页：https://unicomai.github.io/MeanCache/
- 代码地址：https://github.com/UnicomAI/MeanCache
技术创新：平均速度驱动的缓存新范式
MeanCache 的核心贡献在于将缓存加速从 “瞬时速度” 转向了 “平均速度”，主要包含以下两个核心技术点：
JVP 驱动的平均速度
为了在不增加推理开销的前提下获取平均速度，MeanCache 引入了雅可比 - 向量积（JVP）作为计算桥梁。基于推导出的起点锚定恒等式，MeanCache 利用前一时间步已缓存的 JVP 信息来修正当前的瞬时速度 :
该建模方式将缓存视角从单一的 “点” 扩展到了 “区间”，通过提供更稳定的引导信号，有效地校正了高倍率加速下的轨迹偏离。
轨迹稳定调度策略
“什么时候该缓存？” 以往的方法多依赖固定步长或手动阈值。MeanCache 将推理过程建模为一个多重图（Multigraph）寻优问题。
它将每个时间步视为节点，将预测均值速度与真实值之间的稳定性偏差定义为边权：
节点和边组成多重图，然后再通过峰值抑制最短路径（Peak-Suppressed Shortest Path）算法，在给定的计算预算下，计算规则下最优的缓存策略：
实验结果：刷新 SOTA 加速表现
文生图
在商业级文生图模型 Qwen-Image 和 FLUX.1 [dev] 分别实现最高 4x 加速，在 Image Reward 和感知指标上取得了 SOTA 的表现。
从视觉效果上看，随着加速比的增大，MeanCache 生成的图片在内容一致性方面表现更好。
文生视频
在视频生成模型 HunyuanVideo 上也实现了 3.6x 加速和 SOTA 的指标提升。
在对视频的定性分析上，MeanCache 也表现出更好的加速效果，不论是画质还是内容一致性方面。
语义一致性：更进一步，针对 rare-word（如下图 "Peristeronic"）的高难度生僻 Prompt 的测试下，MeanCache 展现了更强的语义鲁棒性。
业界顶级团队推荐
同时，MeanCache 已支持最新的阿里通义 Z-Image 和 Qwen-Image-2512 文生图模型，并获得了 Z-Image 团队的官方主页推荐，社区已支持 ComfyUI。
总结与展望
MeanCache 作为一种轻量化、免训练的 Flow Matching 加速框架，创新性地提出了 “平均速度缓存” 与 “轨迹稳定性调度” 方案。该方案在确保图像高保真度与内容一致性的基础上，显著提升了大模型的推理效率。 联通元景大模型团队将以此为基石，持续深耕模型推理加速及复杂场景生成领域。我们致力于为业界贡献更多元化的技术视角，进一步降低工业级生成模型的使用门槛与算力成本。
文章来自于"机器之心"，作者 "高焕霖"。
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】kimi-free-api是一个提供长文本大模型逆向API的开渔免费技术。它支持高速流式输出、智能体对话、联网搜索、长文档解读、图像OCR、多轮对话，零配置部署，多路token支持，自动清理会话痕迹等原大模型支持的相关功能。
项目地址：https://github.com/LLM-Red-Team/kimi-free-api?tab=readme-ov-file
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法，编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词，进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址：https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0
