[分享发现] 为什么 SenseNova U1 的 8 步 LoRA 模型的生图质量反而要比 50 步的好？

SenseNova U1 Distilled 的“8 NFE 更好”不是因为“少采样天然更强”，而是因为它不是在用同一个基础模型粗暴少跑几步；它是一个专门为少步推理训练/适配过的 LoRA 蒸馏版本。也就是说，Base 模型是在普通采样轨迹上一步步积分，Distilled LoRA 学到的是“如何用很少几步直接走到高质量图像区域”。 官方文档里把对比写成 Base 100 NFE vs Distilled 8 NFE ，Base 示例使用 cfg_scale 4.0 、num_steps 50 ，而 8-step LoRA 使用 cfg_scale 1.0 、num_steps 8 ；同时 README 记录 2026-05-06 发布了 SenseNova-U1-8B-MoT-LoRA-8step-V1.0 ，2026-06-12 又发布了面向 infographic 的 8-step LoRA 。官方也列了已知问题，比如普通 8-step LoRA 偶发网格伪影，infographic 版本偶发文字重复或白底。 来源： github.com/OpenSenseNova/SenseNova-