然而，现有的微调方法（如 LoRA、AdaLoRA）大多采用「静态」策略：无论模型处于去噪过程的哪个阶段，适配器（Adapter）的参数都是固定不变的。这种 「一刀切」的方式忽略了扩散生成过程内在的时序物理规律，导致模型在处理复杂结构与精细纹理时往往顾此失彼。 针对上述问题， 新加坡国立大学 LV Lab（颜水成团队） 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架： 首次从 频域能量的第一性原理出发，揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律，并据此设计了动态路由机制。 FeRA 摒弃了传统的静态微调思路，通过实时感知潜空间（Latent Space）的频域能量分布，动态调度不同的专家模块。实验结果显示， FeRA 在 SD 1.5、SDXL、 Flux.1 等多个主流底座上，于风格迁移和主体定制任务中均实现了远超 baseline 的生成质量。 尹博：NUS 计算机工程硕士生、LV Lab 实习生，研究方向是生成式 AI，及参数高效率微调（PEFT）。 胡晓彬：NUS LV Lab Senior Research ...