diff --git a/rfcs/FastDeploy/20260708_add_sd3_flux_diffusion_models_for_fastdeploy.md b/rfcs/FastDeploy/20260708_add_sd3_flux_diffusion_models_for_fastdeploy.md
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--- /dev/null
+++ b/rfcs/FastDeploy/20260708_add_sd3_flux_diffusion_models_for_fastdeploy.md
@@ -0,0 +1,290 @@
+# FastDeploy 新增 SD3 / Flux 扩散模型推理支持
+
+| 任务名称 | 【Hackathon 10th Spring No.48】为 FastDeploy 新增 SD3 / Flux 扩散模型 |
+|------|------|
+| 提交作者 | cloudforge1 |
+| 提交时间 | 2026-07-08 |
+| 版本号 | V1.0 |
+| 文件名 | 20260708_add_sd3_flux_diffusion_models_for_fastdeploy.md |
+
+# 一、概述
+
+## 1、相关背景
+
+Stable Diffusion 3 (SD3) 和 Flux 是当前主流的文生图扩散模型：
+- **SD3** (Stability AI)：采用 MMDiT (Multi-Modal Diffusion Transformer) 架构，独立处理文本和图像 token 后进行 joint attention
+- **Flux** (Black Forest Labs)：基于 SD3 演进，使用 Double Stream + Single Stream Transformer 块的混合架构
+
+FastDeploy 当前专注于 LLM 推理部署，**不包含扩散模型推理管线**。新增 SD3/Flux 支持需要从零搭建扩散模型的推理引擎、调度器和组件框架，属于全新功能模块。
+
+## 2、功能目标
+
+1. 在 FastDeploy 中新增 `diffusion_models/` 目录，提供扩散模型推理框架
+2. 实现 SD3 (MMDiT) 和 Flux (Double/Single Stream) 的推理组网
+3. 集成 VAE 编解码器、文本编码器（CLIP + T5）、采样调度器
+4. 提供 OpenAI Images API 兼容的 HTTP 接口
+5. 支持 FP16/BF16 推理和基本量化
+
+## 3、意义
+
+- 将 FastDeploy 从纯 LLM 推理引擎扩展为**多模态推理平台**
+- `DiffusionEngine` 框架可复用于未来扩散模型（SDXL、Kolors、Hunyuan 等）
+- 填补飞桨生态在扩散模型高性能部署的空白
+
+# 二、飞桨现状
+
+## 1、飞桨生态中的扩散模型支持
+
+| 项目 | 支持情况 |
+|------|---------|
+| PaddleMIX | 已支持 SD/SDXL 训练和推理（PaddlePaddle 原生） |
+| PPDiffusers | 飞桨版 Diffusers，支持 SD1.5/SDXL/SD3 |
+| FastDeploy | **不支持**扩散模型 — 仅有 LLM 推理管线 |
+
+## 2、FastDeploy 可复用组件
+
+| 组件 | 现有支持 | 扩散模型适配 |
+|------|---------|-------------|
+| HTTP 服务框架 | `entrypoints/openai/` | 新增 `/v1/images/generations` 路由 |
+| 张量并行 | `layers/linear.py` | DiT 中的线性层可复用 |
+| 量化框架 | `layers/quantization/` | DiT 量化需适配 |
+| 配置管理 | `config.py` | 新增 `DiffusionConfig` 类 |
+
+## 3、缺失组件
+
+| 组件 | 说明 | 复杂度 |
+|------|------|--------|
+| DiffusionEngine | 扩散模型推理编排引擎 | **高** — 全新模块 |
+| DiT 模型组网 | MMDiT (SD3) / DoubleStream+SingleStream (Flux) | **高** — 核心开发 |
+| VAE 编解码 | 图像潜空间编解码 | **中** — 参考 PPDiffusers |
+| 文本编码器 | CLIP-L/CLIP-G + T5-XXL 编码管线 | **中** — 参考 PPDiffusers |
+| 采样调度器 | Flow Matching / Euler 调度器 | **低** — 算法明确 |
+| Images API | OpenAI `/v1/images/generations` 接口 | **低** — 接口定义明确 |
+
+# 三、业内方案调研
+
+## 1、ComfyUI
+
+- 基于节点的扩散模型工作流引擎
+- SD3/Flux 原生支持，高度模块化
+- 不适合生产部署（无 API 化、无张量并行）
+
+## 2、SGLang
+
+- `sglang` 项目在 v0.4+ 版本初步支持 DiT 模型推理
+- 采用 `DiTManager` 调度，与 LLM 的 `RadixAttention` 分离
+- 使用 PyTorch 后端
+
+## 3、Diffusers (HuggingFace)
+
+- Python 扩散模型库，SD3/Flux 原生支持
+- 提供完整的管线抽象：`scheduler` + `unet/dit` + `vae` + `text_encoder`
+- 参考价值最高：管线组织方式、调度器接口设计
+
+## 4、对比分析
+
+| 方案 | 优点 | 缺点 |
+|------|------|------|
+| ComfyUI | 灵活工作流 | 不可 API 化部署 |
+| SGLang | DiT 调度优化 | PyTorch 后端，不支持 Paddle |
+| Diffusers | 完整管线抽象 | Python 推理，无部署优化 |
+| **FastDeploy（本方案）** | PaddlePaddle 原生，API 化，可与 LLM 共存 | 开发量大 |
+
+# 四、设计思路与实现方案
+
+## 1、整体架构
+
+采用**管线式架构**，与 FastDeploy 现有的 LLM 引擎并列而非嵌套：
+
+```
+fastdeploy/
+├── model_executor/          # 现有 LLM 推理
+│   ├── models/              # LLM 模型
+│   └── layers/              # LLM 层
+│
+├── diffusion_models/        # 新增：扩散模型推理 (与 model_executor 并列)
+│   ├── __init__.py
+│   ├── engine.py            # DiffusionEngine 入口
+│   ├── config.py            # DiffusionConfig
+│   ├── schedulers/          # 采样调度器
+│   │   ├── base.py
+│   │   ├── euler.py
+│   │   └── flow_matching.py
+│   ├── components/          # 共享组件
+│   │   ├── vae.py           # VAE 编解码器
+│   │   ├── text_encoder.py  # CLIP + T5 编码管线
+│   │   └── timestep_embedding.py
+│   ├── models/              # DiT 模型定义
+│   │   ├── sd3_dit.py       # SD3 MMDiT
+│   │   └── flux_dit.py      # Flux Double/Single Stream
+│   └── api/                 # Images API
+│       └── images.py        # /v1/images/generations
+│
+├── entrypoints/openai/
+│   ├── api_server.py        # 修改：添加 /v1/images 路由
+│   └── ...
+```
+
+## 2、关键技术点
+
+### 2.1 DiffusionEngine
+
+扩散推理的核心编排器，管理去噪循环：
+
+```python
+class DiffusionEngine:
+    def __init__(self, config: DiffusionConfig):
+        self.dit = load_dit_model(config)        # SD3 或 Flux
+        self.vae = load_vae(config)              # AutoencoderKL
+        self.text_encoder = TextEncoderPipeline(config)  # CLIP + T5
+        self.scheduler = create_scheduler(config) # Flow Matching / Euler
+
+    def generate(self, prompt, num_steps=28, guidance_scale=7.0, ...):
+        # 1. 文本编码
+        text_embeddings = self.text_encoder.encode(prompt)
+        # 2. 初始化潜空间噪声
+        latents = paddle.randn([1, 16, H//8, W//8])
+        # 3. 去噪循环
+        for t in self.scheduler.timesteps(num_steps):
+            noise_pred = self.dit(latents, t, text_embeddings)
+            latents = self.scheduler.step(noise_pred, t, latents)
+        # 4. VAE 解码
+        image = self.vae.decode(latents)
+        return image
+```
+
+### 2.2 SD3 MMDiT
+
+SD3 的核心是 Multi-Modal Diffusion Transformer：
+- **输入**: 图像 token（潜空间 patch）+ 文本 token（CLIP+T5 编码）
+- **结构**: N 个 JointTransformerBlock，每个块包含独立的图像/文本 AdaLN + QKV 投影 + Joint Attention + 独立 MLP
+- Joint Attention: 图像和文本 QKV concat 后做统一 attention，再 split 回去
+
+```python
+class SD3JointTransformerBlock(paddle.nn.Layer):
+    def forward(self, img_hidden, txt_hidden, timestep_emb):
+        # AdaLN modulation (独立)
+        img_mod = self.img_adaln(timestep_emb)
+        txt_mod = self.txt_adaln(timestep_emb)
+        # QKV projection (独立)
+        img_qkv = self.img_attn_qkv(img_hidden * img_mod.scale + img_mod.shift)
+        txt_qkv = self.txt_attn_qkv(txt_hidden * txt_mod.scale + txt_mod.shift)
+        # Joint attention
+        q = concat([img_qkv.q, txt_qkv.q])
+        k = concat([img_qkv.k, txt_qkv.k])
+        v = concat([img_qkv.v, txt_qkv.v])
+        attn_out = scaled_dot_product_attention(q, k, v)
+        img_attn, txt_attn = split(attn_out)
+        # MLP (独立)
+        img_hidden = img_hidden + img_attn + self.img_mlp(img_hidden)
+        txt_hidden = txt_hidden + txt_attn + self.txt_mlp(txt_hidden)
+        return img_hidden, txt_hidden
+```
+
+### 2.3 Flux Double/Single Stream
+
+Flux 使用两段式架构：
+1. **Double Stream 块**: 类似 SD3 JointTransformerBlock，但 attention 计算后图像和文本独立更新
+2. **Single Stream 块**: 图像和文本 concat 为统一序列，用标准 Transformer 块处理
+
+```python
+class FluxModel(paddle.nn.Layer):
+    def __init__(self, config):
+        self.double_blocks = nn.LayerList([
+            FluxDoubleStreamBlock(config) for _ in range(config.num_double_blocks)
+        ])
+        self.single_blocks = nn.LayerList([
+            FluxSingleStreamBlock(config) for _ in range(config.num_single_blocks)
+        ])
+
+    def forward(self, img_hidden, txt_hidden, timestep_emb, rotary_emb):
+        # Double stream phase
+        for block in self.double_blocks:
+            img_hidden, txt_hidden = block(img_hidden, txt_hidden, timestep_emb, rotary_emb)
+        # Merge streams
+        hidden = concat([txt_hidden, img_hidden], axis=1)
+        # Single stream phase
+        for block in self.single_blocks:
+            hidden = block(hidden, timestep_emb, rotary_emb)
+        # Extract image output
+        img_hidden = hidden[:, txt_hidden.shape[1]:]
+        return img_hidden
+```
+
+### 2.4 文本编码器管线
+
+SD3/Flux 使用 3 个文本编码器的组合：
+
+| 编码器 | 模型 | 输出维度 | 用途 |
+|--------|------|---------|------|
+| CLIP-L | openai/clip-vit-large-patch14 | 768 | 文本嵌入 (pool) |
+| CLIP-G | laion/CLIP-ViT-bigG-14 | 1280 | 文本嵌入 (pool) |
+| T5-XXL | google/t5-v1_1-xxl | 4096 | 序列嵌入 (last hidden) |
+
+输出拼接策略：`pooled = concat(clip_l_pool, clip_g_pool)`，`sequence = t5_hidden_states`
+
+### 2.5 实现优先级
+
+鉴于本任务的开发量较大，采用分阶段交付：
+
+| 优先级 | 内容 | 状态 |
+|--------|------|------|
+| **P0** | DiffusionEngine + FlowMatchingScheduler + Flux DiT | 核心，必须完成 |
+| **P0** | VAE 编解码 + CLIP/T5 文本编码 | 核心，必须完成 |
+| **P1** | SD3 MMDiT | 高优先，Flux 验证后扩展 |
+| **P1** | Images API (`/v1/images/generations`) | 高优先，接口化 |
+| **P2** | DiT 量化（FP16→INT8） | 后续优化 |
+| **P2** | 张量并行 | 后续优化 |
+
+# 五、测试和验收的考量
+
+1. **端到端生成**：给定固定 prompt + seed，生成图像与 Diffusers 参考实现 pixel-level PSNR > 30dB
+2. **模型加载**：从 HuggingFace 权重正确加载 SD3 和 Flux 模型
+3. **API 功能**：`/v1/images/generations` 接口返回正确的 base64 图像
+4. **性能基线**：单卡 A100 上 512×512 图像生成延迟 < 10s (28 steps)
+5. **内存占用**：Flux-schnell (FP16) 单卡 A100 (80GB) 可运行
+
+# 六、影响面
+
+## 对用户的影响
+- 新增图像生成能力，不影响现有 LLM 功能
+- 通过标准 FastDeploy 接口调用
+
+## 对框架架构的影响
+- 新增 `diffusion_models/` 顶层模块（与 `model_executor/` 并列）
+- `api_server.py` 添加图像生成路由
+- 不修改现有 LLM 推理代码
+
+## 对性能的影响
+- 不影响现有 LLM 推理性能
+- 扩散模型推理为独立进程/线程
+
+# 七、排期规划
+
+| 阶段 | 任务 | 预计时间 |
+|------|------|---------|
+| Phase 0 | 框架搭建（目录结构 + DiffusionEngine + Config） | 2-3天 |
+| Phase 1 | 组件实现（VAE + CLIP/T5 + Flow Matching 调度器） | 1周 |
+| Phase 2 | Flux DiT 模型组网 + 权重加载 | 1-1.5周 |
+| Phase 3 | SD3 MMDiT 模型组网 + 权重加载 | 1周 |
+| Phase 4 | Images API + 端到端测试 + 文档 | 1周 |
+| **合计** | | **~4-5周** |
+
+# 名词解释
+
+| 名词 | 说明 |
+|------|------|
+| DiT | Diffusion Transformer，用 Transformer 替代 UNet 的扩散模型架构 |
+| MMDiT | Multi-Modal DiT，SD3 采用的双流 Joint Attention 架构 |
+| Flow Matching | SD3/Flux 使用的连续时间扩散训练/采样方法，替代 DDPM |
+| VAE | Variational Autoencoder，图像与潜空间之间的编解码器 |
+| AdaLN | Adaptive Layer Normalization，用 timestep 调制归一化参数 |
+
+# 附件及参考资料
+
+1. Stable Diffusion 3 论文: https://arxiv.org/abs/2403.03206
+2. Flux 模型: https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell
+3. HuggingFace Diffusers SD3 管线: https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion_3/
+4. PPDiffusers (飞桨版): https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop/ppdiffusers
+5. SGLang DiT 支持: https://github.com/sgl-project/sglang
+6. FastDeploy API 服务: `fastdeploy/entrypoints/openai/api_server.py`