扩散模型生态繁荣的背后，一个头疼的问题一直存在：模型生态太"碎"了。好不容易跑通一个新模型，想加个控制功能，代码结构完全不兼容；想叠加多个控制条件，插件之间在底层打架。Diffusion Templates 就是来统一这个乱局的。

它是一个专为扩散模型设计的插件框架，让 ControlNet、LoRA、IP-Adapter 这些工具能像搭积木一样自由组合，而且互不冲突。

Diffusion Templates 是什么

Diffusion Templates 是一套完善的扩散模型插件框架。每一个插件被称为 Template（模板），它可以引导基础模型生成特定的画面内容。框架的核心设计是 Template Cache -- 模型能力的媒介格式（如 KV-Cache），Template 通过它将控制信息传递给基础模型。

目前代码已在 DiffSynth-Studio 项目下完全开源，同时开源了 11 个基于 FLUX.2-klein-base-4B 训练的 Template 模型。

项目地址：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio

框架结构

框架包含四个模块：

• Template Input：模型的输入，字段由每个 Template 自身决定，给开发者最大自由度
• Template Model：模板模型，可从魔搭模型库或本地路径加载
• Template Cache：模型输出，也是基础模型 Pipeline 的输入参数子集
• Template Pipeline：调度多个 Template 模型的模块，负责加载和整合输出

11 个开源模板一览

以下模板基于 FLUX.2-klein-base-4B 训练，与该模型的 LoRA 和微调版本兼容：