في عالم التعلم العميق، تعتبر نماذج الانتشار (Diffusion Models) من أبرز التقنيات المستخدمة، لكنها تعاني غالبًا من زمن استدلال طويل يعد عقبة أمام اعتمادها على نطاق واسع. لحل هذه المشكلة، طرحت بعض الحلول مثل تقنيات "التخزين ثم التوقع"، التي تعزز سرعة العمل عبر استخدام كثيرات الحدود المستندة إلى المشتقات. رغم نجاحها، إلا أن تلك الطرق تعاني من تدهور كبير في الجودة عند معدلات تسريع مرتفعة.

تكشف الدراسات الأخيرة عن الأسباب الجذرية لهذه المشكلة، مثل الأخطاء المكانية المتراكمة والتضخيم الضوضائي للمشتقات. لذلك، يتم إعادة صياغة الاستدلال المعجل من خلال اعتماد استقراء مسار ماكرو-التحولات في فضاء المعادلات التفاضلية العادية (Ordinary Differential Equations - ODE)، مما يتجنب عدم الاتساق بين الخصائص ويقلل من تحميل الذاكرة.

إلى جانب ذلك، تم تطوير خوارزمية جديدة تسمى ResilPhase، التي تستخدم مستخرج لاغرانج الباري-المجاني لتجاوز مشكلات استقرار المشتقات. تساهم تقنيات جديدة مثل Mapping المرحلة المحدودة في تنظيم مجال الاستقراء، مما يقلل من نمو الأخطاء غير المستقرة.

تجارب أجريت على نماذج FLUX.1-dev وHunyuanVideo أظهرت أن ResilPhase تحقق دقة متقدمة حتى تحت ظروف تسريع عالية وعنيفة، مما يفتح آفاق جديدة في التطبيقات المستقبلية لنماذج الانتشار.