训练一个顶级的文生图模型，到底需要烧多少算力？
Z-Image的答案是314K H800 GPU小时。而SeFi-Image团队给出的答案是：125K A800 GPU小时——约为前者的10%到20%。
用五分之一的算力，训出了一个在多项基准测试中持平甚至超越Qwen-Image和Z-Image的5B模型。SeFi-Image凭什么？
一、语义优先扩散：把“想清楚”和“画仔细”拆成两件事
传统扩散模型有一个结构性困境：语义和纹理耦合在同一个潜空间里同步去噪。模型一边要思考“画面里应该有什么”，一边要处理“皮肤纹理怎么画”，两者互相干扰，手指数不对、文字写不清楚是家常便饭。
SeFi-Image的核心创新是语义优先扩散（Semantic-First Diffusion） ——把生成拆成两条独立的流：
- 语义流：负责理解文本、定义布局、确定“画面里有什么”
- 纹理流：负责填充细节、渲染材质、处理像素级精度
两条流不是同步走的。语义流提前一个时间步开始去噪，先确定好整体结构和空间关系，再让纹理流跟着结构锚点去填充细节。通俗说就是：先想清楚要画什么，再动笔画。
这个设计天然解决了传统模型“边想边画”导致的结构崩溃问题——手指不会多一根，路牌上的字不会糊成一团。
二、用1/5的算力，交出了什么成绩？
SeFi-Image提供1B、2B、5B三种参数规模，其中5B模型是旗舰版本。
训练成本：5B模型仅用125K A800 GPU小时完成训练。作为对比，Z-Image用了314K H800 GPU小时。考虑到H800与A800的硬件代差，实际算力差距更大——SeFi团队自己估算约为10%-20%。
基准测试：
基准 | SeFi-Image-5B | 说明 |
GenEval | 0.88（第一） | 指令遵循综合评估 |
LongTextBench | 0.978 | 长文本渲染，显著领先竞品 |
CVTG-2K | 0.895 | 字符级视觉文本生成准确率 |
OneIG-EN | 第一 | 图像生成指令对齐 |
在长文本渲染和视觉文本生成这两个维度上，SeFi-Image的优势尤其突出——生成海报、标签、带有文字说明的场景图时，文字可读性远高于同类模型。
三、模型家族：Base、RL、Turbo三种口味
除了1B/2B/5B三种参数规模，每个规模还提供三种变体：
- Base：标准版本，50步采样，guidance scale 4.0
- RL：5B专属，引入强化学习微调，进一步提升指令遵循能力
- Turbo：蒸馏加速版，仅需4步采样，guidance scale 1.0，适合低延迟场景
Turbo版的价值在于：把50步压缩到4步，生成速度提升超过10倍，同时保持可用的图像质量。对于需要快速迭代的应用场景，这是一个相当实用的选项。
在ComfyUI中已有社区开发者提供了定制节点支持，可以直接在图形界面上调用SeFi-Image的全部模型变体。
四、实际体验：结构稳了，细节跟上了
根据社区早期测试反馈，SeFi-Image最突出的体验是结构稳定性。
传统扩散模型生成复杂场景时常见的“手指数不对”“人物肢体扭曲”“画面元素逻辑混乱”等问题，在SeFi-Image上得到了显著改善。语义优先的设计让模型在生成早期就锁定了正确的空间布局，后续纹理生成只是在这个框架内填充细节，不会跑偏。
长文本渲染是另一个亮点。输入包含大量文字描述的提示词时，SeFi-Image能相对准确地还原文字内容，而不是像很多模型那样把文字处理成“看起来像字但读不出来”的纹理。
当然，作为5B参数量的模型，它与10B+级别的超大模型在细节丰富度和风格多样性上仍有差距。但考虑到五分之一的训练成本，这个权衡是相当划算的。
五、值不值得用？看场景
SeFi-Image的价值主张很清晰：用更少的算力，拿到接近SOTA的效果。
- 如果你是研究者或开发者：开源权重+完整代码，125K GPU小时训出的5B模型作为研究基底，性价比极高。1B和2B版本还可以在更有限的硬件上运行。
- 如果你是ComfyUI用户：已有社区节点支持，可以直接在工作流中调用SeFi-Image。
- 如果你是普通用户：5B Base模型需要一定的GPU显存，但Turbo版4步采样的低延迟特性让它在消费级硬件上也可运行。
需要注意的是：模型权重采用CC BY-NC 4.0非商业许可，商业使用需单独授权。
SeFi-Image证明了一件事：堆算力不是通往SOTA的唯一路径。把架构想清楚，比把账单烧明白更重要。当开源社区用1/5的算力追平了头部闭源模型，文生图这条赛道的游戏规则，正在被重新书写。
