APEX：面向极致压缩的异步前缀去噪

APEX 把分层潜在空间与按通道组异步去噪结合，用一个共享去噪器在错开的局部时间步生成从结构到细节排序的通道前缀，且不增加 token。在 ImageNet-512 上，它在 64x 和 128x 压缩下每个评测通道数都优于现有方法。在相同训练与引导采样计算量下，它在各评测预算均超过 256-token 模型，计算量越低增益越大，代码已公开。