有用户利用 Blender 和 ComfyUI 搭建了一个 AI 辅助动画流程，将 LTX 2.3 作为替代渲染引擎。他们对官方 IC-LoRA 工作流做了修改，加入首帧和尾帧条件，并用 Blender 生成了结合深度和 AO 通道的自定义控制视频。仅使用蒸馏 LoRA 时，运动与构图稳定，但远离引导帧时纹理逐渐褪色；加入 IC-LoRA 后纹理得以保持，却导致构图漂移、角色错位和整体不稳定。用户希望从技术层面理解 IC-LoRA 与蒸馏模型、引导帧的交互，以解释这一权衡。
一项后续对比测试了Krea2 Turbo模型在未加及加上三种不同去审查LoRA时的表现。两个微型LoRA（约200字节，仅改变2-3个权重）仅禁用审查过滤器，不引入新风格或概念。结果表明，内置过滤器显著削弱了模型在面部表情、瘀伤、体型、情绪等SFW内容上的生成质量。去审查LoRA释放了模型已有但被过滤限制的概念，恢复了这些能力。训练型SNOFS LoRA虽也能去除过滤，但会额外引入风格，非公平比较。测试使用固定提示词和标准参数确保公平。
(Deno) Local LLM Loader 是一款新的 ComfyUI 节点，可将本地大语言模型（Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM 或任何 OpenAI 兼容的本地服务）直接接入图像生成工作流。它支持将简短想法扩展为详细提示词、借助视觉模型从图像生成或审查提示词，以及串联多个 LLM 步骤（如草稿→审阅→最终整理）。配套的 (Deno) Local LLM Reviewer 节点能根据审阅文本通过或阻断图像输出，从而在 ComfyUI 内实现迭代优化。该节点以本地优先为设计理念，无需远程 API 密钥，并在提示链运行时保持模型加载。节点可通过 ComfyUI Manager 搜索“Deno Custom Nodes”安装，代码托管在 GitHub。
一个名为 'Krea2 Filter Bypass Fedor' 的新 LoRA 文件已在 Civitai 上公开发布，它通过仅覆盖两个与拒绝控制相关的旋钮（9 和 10）并将其他所有旋钮置零，有效禁用了 Krea 2 扩散变换器中的安全过滤器。与之前会干扰多个旋钮并导致风格扭曲或塑料化面孔的绕过方法不同，该方法从数学上保证了无风格或解剖学偏移，因为置零的旋钮无法被强度调整所移动。该 LoRA 可与写实、角色和风格 LoRA 干净地叠加，无相互干扰，让基础模型自身质量得以展现。推荐强度 3–5 即可绕过大多数拒绝，作者建议对仍基于旋钮 11 的拒绝切换到 FilterBypass3。该设计源自社区用户 u/piero_deckard 的向量分析，该分析确定了每个旋钮的确切作用。
一种新的Blender工作流利用两个开源工具实现了直接资产生成和3D场景到视频的转换。Asset Generator（2D/3D）可在Blender内生成低多边形3D资产，无需外部资产库。随后，Pallaidium插件可将生成的3D场景直接转为视频，支持LTX和3DREAL等AI视频模型。两者均由tin2tin开发并在GitHub上提供。该集成管道完全在Blender内完成从资产创建到最终视频输出的流程。
研究人员提出弹性扩散Transformer（E-DiT），一个利用样本相关稀疏性自适应加速扩散Transformer的框架。每个DiT模块配备轻量路由器，动态决定是否跳过该模块或缩减其MLP宽度，并引入无需训练的模块级特征缓存机制进一步消除冗余计算。在Qwen-Image、FLUX和Hunyuan3D-3.0上的实验实现了近2倍加速，质量损失可忽略不计。论文与代码已公开。