用扩散模型（比如 Stable Diffusion）一张张"挤"出高分辨率图像的时代，正在被世界模型实时生成高清视频的浪潮冲刷。 但无论图像还是视频，扩散模型骨子里的"顺序去噪"过程，就像一场无法并行的接力赛，成为速度提升的终极瓶颈。 如何在不伤及模型"绘画功力"的前提下，为它装上加速引擎？ 西湖大学 AGI Lab 提出的RDPO（残差狄利克雷策略优化）框架，给出了一种巧妙的答案：不必改动模型本身，而是优化它的"采样导航系统"。 扩散模型（DMs）虽然取得了最先进的生成性能，但由于其顺序去噪