當一張圖的生成工作需要在 Qwen-Image、FLUX.1 或 SD3 之間切換，InstantFusion 讓去噪軌跡可以在中途交接。這個開源研究項目屬於影像模型工具，處理的是不同 diffusion models latent space 不相容，難以直接接續生成的問題。
核心是 Latent Alignment Encoder（LAE）：模型專屬的 encoder 和 decoder 先把各自 latent 映射到 shared latent space，再以重建、cross-reconstruction、latent alignment 及 denoising-velocity alignment loss 保留圖像資訊和去噪動態。模型本身維持 frozen，LAE 負責建立彼此之間的轉換接口。
完成對齊後，生成軌跡可以交由另一個模型繼續處理，帶來三種用途：
– 不同步數預算的模型接力，嘗試縮短生成時間
– 結合針對不同偏好優化的模型
– 在 shared latent space 進行 cross-model OPD，以模型 A 的 velocity field v 蒸餾模型 B
LAE 重建測試涵蓋 Qwen-Image、FLUX.1 和 SD3，並以 100 張圖片計算 mean SSIM；介面驗證亦顯示，單次 latent round trip 能保留較高 fidelity，但反覆轉換會累積 reconstruction error。這意味着模型接力有實用價值，但不適合無限制地來回切換。
儲存庫包括 LAE training、OPD training 和 LAE-based model handoff inference，適合研究 heterogeneous image generators、模型融合或生成加速的團隊。