diff --git a/examples/flux/README_zh.md b/examples/flux/README_zh.md
index e4bab2c..9cdaafa 100644
--- a/examples/flux/README_zh.md
+++ b/examples/flux/README_zh.md
@@ -18,7 +18,7 @@ pip install -e .
 
 ## 快速开始
 
-通过运行以下代码可以快速加载 FLUX.1-dev 模型并进行推理。
+通过运行以下代码可以快速加载 [black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://www.modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-dev) 模型并进行推理。
 
 ```python
 import torch
@@ -41,12 +41,20 @@ image.save("image.jpg")
 
 ## 模型总览
 
-**FLUX 系列模型的全新框架支持正在开发中，敬请期待！**
-
-|模型 ID|额外参数|推理|全量训练|全量训练后验证|LoRA 训练|LoRA 训练后验证|
-|-|-|-|-|-|-|-|
-|[black-forest-labs/FLUX.1-dev](https://modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-dev)||[code](./model_inference/FLUX.1-dev.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev.py)|
-|[black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev](https://modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev)|`kontext_images`|[code](./model_inference/FLUX.1-Kontext-dev.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-Kontext-dev.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-Kontext-dev.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-Kontext-dev.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-Kontext-dev.py)|
+|模型 ID|额外参数|推理|低显存推理|全量训练|全量训练后验证|LoRA 训练|LoRA 训练后验证|
+|-|-|-|-|-|-|-|-|
+|[FLUX.1-dev](https://www.modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-dev)||[code](./model_inference/FLUX.1-dev.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev.py)|
+|[FLUX.1-Kontext-dev](https://www.modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-Kontext-dev)|`kontext_images`|[code](./model_inference/FLUX.1-Kontext-dev.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-Kontext-dev.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-Kontext-dev.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-Kontext-dev.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-Kontext-dev.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-Kontext-dev.py)|
+|[FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta](https://www.modelscope.cn/models/alimama-creative/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta)|`controlnet_inputs`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev-Controlnet-Inpainting-Beta.py)|
+|[FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha](https://www.modelscope.cn/models/InstantX/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha)|`controlnet_inputs`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev-Controlnet-Union-alpha.py)|
+|[FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler](https://www.modelscope.cn/models/jasperai/Flux.1-dev-Controlnet-Upscaler)|`controlnet_inputs`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev-Controlnet-Upscaler.py)|
+|[FLUX.1-dev-IP-Adapter](https://www.modelscope.cn/models/InstantX/FLUX.1-dev-IP-Adapter)|`ipadapter_images`, `ipadapter_scale`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-IP-Adapter.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-IP-Adapter.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev-IP-Adapter.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev-IP-Adapter.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev-IP-Adapter.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev-IP-Adapter.py)|
+|[FLUX.1-dev-InfiniteYou](https://www.modelscope.cn/models/ByteDance/InfiniteYou)|`infinityou_id_image`, `infinityou_guidance`, `controlnet_inputs`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-InfiniteYou.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-InfiniteYou.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev-InfiniteYou.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev-InfiniteYou.py)|[code](./model_training/lora/FLUX.1-dev-InfiniteYou.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLUX.1-dev-InfiniteYou.py)|
+|[FLUX.1-dev-EliGen](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Eligen)|`eligen_entity_prompts`, `eligen_entity_masks`, `eligen_enable_on_negative`, `eligen_enable_inpaint`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-EliGen.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-EliGen.py)|||||
+|[FLUX.1-dev-LoRA-Encoder](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/LoRA-Encoder-FLUX.1-Dev)|`lora_encoder_inputs`, `lora_encoder_scale`|[code](./model_inference/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.py)|[code](./model_training/full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.py)|-|-|
+|[Step1X-Edit](https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/Step1X-Edit)|`step1x_reference_image`|[code](./model_inference/Step1X-Edit.py)|[code](./model_inference_low_vram/Step1X-Edit.py)|[code](./model_training/full/Step1X-Edit.sh)|[code](./model_training/validate_full/Step1X-Edit.py)|[code](./model_training/lora/Step1X-Edit.sh)|[code](./model_training/validate_lora/Step1X-Edit.py)|
+|[FLEX.2-preview](https://www.modelscope.cn/models/ostris/Flex.2-preview)|`flex_inpaint_image`, `flex_inpaint_mask`, `flex_control_image`, `flex_control_strength`, `flex_control_stop`|[code](./model_inference/FLEX.2-preview.py)|[code](./model_inference_low_vram/FLEX.2-preview.py)|[code](./model_training/full/FLEX.2-preview.sh)|[code](./model_training/validate_full/FLEX.2-preview.py)|[code](./model_training/lora/FLEX.2-preview.sh)|[code](./model_training/validate_lora/FLEX.2-preview.py)|
+|[Nexus-Gen](https://www.modelscope.cn/models/DiffSynth-Studio/Nexus-GenV2)||||||||
 
 ## 模型推理
 
@@ -59,6 +67,9 @@ image.save("image.jpg")
 模型通过 `from_pretrained` 加载：
 
 ```python
+import torch
+from diffsynth.pipelines.flux_image_new import FluxImagePipeline, ModelConfig
+
 pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(
     torch_dtype=torch.bfloat16,
     device="cuda",
@@ -123,9 +134,41 @@ pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(
 pipe.enable_vram_management()
 ```
 
-`enable_vram_management` 函数提供了以下参数，用于控制显存使用情况：
+FP8 量化功能也是支持的：
 
-* `vram_limit`: 显存占用量（GB），默认占用设备上的剩余显存。注意这不是一个绝对限制，当设置的显存不足以支持模型进行推理，但实际可用显存足够时，将会以最小化显存占用的形式进行推理。将其设置为0时，将会实现理论最小显存占用。
+```python
+pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device="cuda",
+    model_configs=[
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="flux1-dev.safetensors", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder/model.safetensors", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder_2/", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="ae.safetensors", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+    ],
+)
+pipe.enable_vram_management()
+```
+
+FP8 量化和 offload 可同时开启：
+
+```python
+pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device="cuda",
+    model_configs=[
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="flux1-dev.safetensors", offload_device="cpu", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder/model.safetensors", offload_device="cpu", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder_2/", offload_device="cpu", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="ae.safetensors", offload_device="cpu", offload_dtype=torch.float8_e4m3fn),
+    ],
+)
+pipe.enable_vram_management()
+```
+
+开启显存管理后，框架会自动根据设备上的剩余显存确定显存管理策略。对于大多数 FLUX 系列模型，最低 8GB 显存即可进行推理。`enable_vram_management` 函数提供了以下参数，用于手动控制显存管理策略：
+
+* `vram_limit`: 显存占用量限制（GB），默认占用设备上的剩余显存。注意这不是一个绝对限制，当设置的显存不足以支持模型进行推理，但实际可用显存足够时，将会以最小化显存占用的形式进行推理。将其设置为0时，将会实现理论最小显存占用。
 * `vram_buffer`: 显存缓冲区大小（GB），默认为 0.5GB。由于部分较大的神经网络层在 onload 阶段会不可控地占用更多显存，因此一个显存缓冲区是必要的，理论上的最优值为模型中最大的层所占的显存。
 * `num_persistent_param_in_dit`: DiT 模型中常驻显存的参数数量（个），默认为无限制。我们将会在未来删除这个参数，请不要依赖这个参数。
 
@@ -163,6 +206,25 @@ Pipeline 在推理阶段能够接收以下输入参数：
 * `controlnet_inputs`: ControlNet 模型的输入。
 * `ipadapter_images`: IP-Adapter 模型的输入图像。
 * `ipadapter_scale`: IP-Adapter 模型的控制强度。
+* `eligen_entity_prompts`: EliGen 模型的图像局部提示词。
+* `eligen_entity_masks`: EliGen 模型的局部提示词控制区域，与 `eligen_entity_prompts` 一一对应。
+* `eligen_enable_on_negative`: 是否在负向提示词一侧启用 EliGen，仅在 `cfg_scale > 1` 时生效。
+* `eligen_enable_inpaint`: 是否启用 EliGen 局部重绘。
+* `infinityou_id_image`: InfiniteYou 模型的人脸图像。
+* `infinityou_guidance`: InfiniteYou 模型的控制强度。
+* `flex_inpaint_image`: FLEX 模型用于局部重绘的图像。
+* `flex_inpaint_mask`: FLEX 模型用于局部重绘的区域。
+* `flex_control_image`: FLEX 模型用于结构控制的图像。
+* `flex_control_strength`: FLEX 模型用于结构控制的强度。
+* `flex_control_stop`: FLEX 模型结构控制的结束点，1表示全程启用，0.5表示在前半段启用，0表示不启用。
+* `step1x_reference_image`: Step1x-Edit 模型用于图像编辑的输入图像。
+* `lora_encoder_inputs`: LoRA 编码器的输入，格式为 ModelConfig 或本地路径。
+* `lora_encoder_scale`: LoRA 编码器的激活强度，默认值为1，数值越小，LoRA 激活越弱。
+* `tea_cache_l1_thresh`: TeaCache 的阈值，数值越大，速度越快，画面质量越差。请注意，开启 TeaCache 后推理速度并非均匀，因此进度条上显示的剩余时间将会变得不准确。
+* `tiled`: 是否启用 VAE 分块推理，默认为 `False`。设置为 `True` 时可显著减少 VAE 编解码阶段的显存占用，会产生少许误差，以及少量推理时间延长。
+* `tile_size`: VAE 编解码阶段的分块大小，默认为 128，仅在 `tiled=True` 时生效。
+* `tile_stride`: VAE 编解码阶段的分块步长，默认为 64，仅在 `tiled=True` 时生效，需保证其数值小于或等于 `tile_size`。
+* `progress_bar_cmd`: 进度条，默认为 `tqdm.tqdm`。可通过设置为 `lambda x:x` 来屏蔽进度条。
 
 </details>
 
@@ -190,7 +252,7 @@ FLUX 系列模型训练通过统一的 [`./model_training/train.py`](./model_tra
   * `--model_id_with_origin_paths`: 带原始路径的模型 ID，例如 black-forest-labs/FLUX.1-dev:flux1-dev.safetensors。用逗号分隔。
 * 训练
   * `--learning_rate`: 学习率。
-  * `--num_epochs`: 轮数（Epoch）数量。
+  * `--num_epochs`: 轮数（Epoch）。
   * `--output_path`: 保存路径。
   * `--remove_prefix_in_ckpt`: 在 ckpt 中移除前缀。
 * 可训练模块
@@ -205,7 +267,7 @@ FLUX 系列模型训练通过统一的 [`./model_training/train.py`](./model_tra
   * `--use_gradient_checkpointing_offload`: 是否将 gradient checkpointing 卸载到内存中。
   * `--gradient_accumulation_steps`: 梯度累积步数。
 * 其他
-  * `--align_to_opensource_format`: 是否将 FLUX DiT LoRA 的格式与开源版本对齐，仅对 FLUX.1-dev 和 FLUX.1-Kontext-dev 的 LoRA 训练生效。
+  * `--align_to_opensource_format`: 是否将 FLUX DiT LoRA 的格式与开源版本对齐，仅对 LoRA 训练生效。
 
 
 此外，训练框架基于 [`accelerate`](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) 构建，在开始训练前运行 `accelerate config` 可配置 GPU 的相关参数。对于部分模型训练（例如模型的全量训练）脚本，我们提供了建议的 `accelerate` 配置文件，可在对应的训练脚本中查看。
diff --git a/examples/flux/model_inference/EliGen.py b/examples/flux/model_inference/FLUX.1-dev-EliGen.py
similarity index 100%
rename from examples/flux/model_inference/EliGen.py
rename to examples/flux/model_inference/FLUX.1-dev-EliGen.py
diff --git a/examples/flux/model_inference_low_vram/EliGen.py b/examples/flux/model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-EliGen.py
similarity index 100%
rename from examples/flux/model_inference_low_vram/EliGen.py
rename to examples/flux/model_inference_low_vram/FLUX.1-dev-EliGen.py
diff --git a/examples/flux/model_training/full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.sh b/examples/flux/model_training/full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.sh
new file mode 100644
index 0000000..f0d4f97
--- /dev/null
+++ b/examples/flux/model_training/full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.sh
@@ -0,0 +1,14 @@
+accelerate launch examples/flux/model_training/train.py \
+  --dataset_base_path data/example_image_dataset \
+  --dataset_metadata_path data/example_image_dataset/metadata_lora_encoder.csv \
+  --data_file_keys "image" \
+  --max_pixels 1048576 \
+  --dataset_repeat 100 \
+  --model_id_with_origin_paths "black-forest-labs/FLUX.1-dev:flux1-dev.safetensors,black-forest-labs/FLUX.1-dev:text_encoder/model.safetensors,black-forest-labs/FLUX.1-dev:text_encoder_2/,black-forest-labs/FLUX.1-dev:ae.safetensors,DiffSynth-Studio/LoRA-Encoder-FLUX.1-Dev:model.safetensors" \
+  --learning_rate 1e-5 \
+  --num_epochs 1 \
+  --remove_prefix_in_ckpt "pipe.lora_encoder." \
+  --output_path "./models/train/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder_full" \
+  --trainable_models "lora_encoder" \
+  --extra_inputs "lora_encoder_inputs" \
+  --use_gradient_checkpointing
diff --git a/examples/flux/model_training/validate_full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.py b/examples/flux/model_training/validate_full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.py
new file mode 100644
index 0000000..166f5a4
--- /dev/null
+++ b/examples/flux/model_training/validate_full/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder.py
@@ -0,0 +1,25 @@
+import torch
+from diffsynth.pipelines.flux_image_new import FluxImagePipeline, ModelConfig
+from diffsynth import load_state_dict
+
+
+pipe = FluxImagePipeline.from_pretrained(
+    torch_dtype=torch.bfloat16,
+    device="cuda",
+    model_configs=[
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="flux1-dev.safetensors"),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder/model.safetensors"),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="text_encoder_2/"),
+        ModelConfig(model_id="black-forest-labs/FLUX.1-dev", origin_file_pattern="ae.safetensors"),
+        ModelConfig(model_id="DiffSynth-Studio/LoRA-Encoder-FLUX.1-Dev", origin_file_pattern="model.safetensors"),
+    ],
+)
+pipe.enable_lora_magic()
+state_dict = load_state_dict("models/train/FLUX.1-dev-LoRA-Encoder_full/epoch-0.safetensors")
+pipe.lora_encoder.load_state_dict(state_dict)
+
+lora = ModelConfig(model_id="VoidOc/flux_animal_forest1", origin_file_pattern="20.safetensors")
+pipe.load_lora(pipe.dit, lora, hotload=True) # Use `pipe.clear_lora()` to drop the loaded LoRA.
+
+image = pipe(prompt="", seed=0, lora_encoder_inputs=lora)
+image.save("image_FLUX.1-dev-LoRA-Encoder_full.jpg")
diff --git a/examples/wanvideo/README_zh.md b/examples/wanvideo/README_zh.md
index 860ff83..d9cd43b 100644
--- a/examples/wanvideo/README_zh.md
+++ b/examples/wanvideo/README_zh.md
@@ -18,6 +18,8 @@ pip install -e .
 
 ## 快速开始
 
+通过运行以下代码可以快速加载 [Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B](https://www.modelscope.cn/models/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B) 模型并进行推理
+
 ```python
 import torch
 from diffsynth import save_video
@@ -70,7 +72,6 @@ save_video(video, "video1.mp4", fps=15, quality=5)
 
 以下部分将会帮助您理解我们的功能并编写推理代码。
 
-
 <details>
 
 <summary>加载模型</summary>
@@ -78,6 +79,9 @@ save_video(video, "video1.mp4", fps=15, quality=5)
 模型通过 `from_pretrained` 加载：
 
 ```python
+import torch
+from diffsynth.pipelines.wan_video_new import WanVideoPipeline, ModelConfig
+
 pipe = WanVideoPipeline.from_pretrained(
     torch_dtype=torch.bfloat16,
     device="cuda",
@@ -178,9 +182,9 @@ pipe.enable_vram_management()
 
 FP8 量化能够大幅度减少显存占用，但不会加速，部分模型在 FP8 量化下会出现精度不足导致的画面模糊、撕裂、失真问题，请谨慎使用 FP8 量化。
 
-`enable_vram_management` 函数提供了以下参数，用于控制显存使用情况：
+开启显存管理后，框架会自动根据设备上的剩余显存确定显存管理策略。`enable_vram_management` 函数提供了以下参数，用于手动控制显存管理策略：
 
-* `vram_limit`: 显存占用量（GB），默认占用设备上的剩余显存。注意这不是一个绝对限制，当设置的显存不足以支持模型进行推理，但实际可用显存足够时，将会以最小化显存占用的形式进行推理。
+* `vram_limit`: 显存占用量限制（GB），默认占用设备上的剩余显存。注意这不是一个绝对限制，当设置的显存不足以支持模型进行推理，但实际可用显存足够时，将会以最小化显存占用的形式进行推理。将其设置为0时，将会实现理论最小显存占用。
 * `vram_buffer`: 显存缓冲区大小（GB），默认为 0.5GB。由于部分较大的神经网络层在 onload 阶段会不可控地占用更多显存，因此一个显存缓冲区是必要的，理论上的最优值为模型中最大的层所占的显存。
 * `num_persistent_param_in_dit`: DiT 模型中常驻显存的参数数量（个），默认为无限制。我们将会在未来删除这个参数，请不要依赖这个参数。
 
@@ -276,7 +280,7 @@ Wan 系列模型训练通过统一的 [`./model_training/train.py`](./model_trai
   * `--model_id_with_origin_paths`: 带原始路径的模型 ID，例如 Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B:diffusion_pytorch_model*.safetensors。用逗号分隔。
 * 训练
   * `--learning_rate`: 学习率。
-  * `--num_epochs`: 轮数（Epoch）数量。
+  * `--num_epochs`: 轮数（Epoch）。
   * `--output_path`: 保存路径。
   * `--remove_prefix_in_ckpt`: 在 ckpt 中移除前缀。
 * 可训练模块