从代码变更推断，修复当scm_preset为None时，steps_computation_mask不应调用cache_dit.steps_mask函数，否则可能导致TypeError或逻辑错误。PR body未提供详细描述，但标题和变更表明这是一个针对扩散模型缓存集成的bugfix。
建议开发者和维护者精读cache_dit_integration.py的变更，理解缓存mask处理的条件逻辑设计；同时关注scheduler.py中的分布式预热优化，这对于多GPU或集群部署有参考价值。
Review评论为空，表明PR在无讨论情况下由作者合并，变更可能被认为较为直接或紧急。
实现分为三部分：
1) 在cache_dit_integration.py中，修改refresh_context_on_transformer和refresh_context_on_dual_transformer函数，仅在scm_preset不为None时调用cache_dit.steps_mask生成mask，否则设为None；
2) 在scheduler.py中，重构prepare_server_warmup_reqs方法，提取_prepare_shared_warmup_image_path私有方法，使用广播同步预热图像路径，优化分布式环境下的预热过程；
3) 新增单元测试文件test_cache_dit_integration.py，通过模拟依赖提供测试覆盖，验证缓存DIT逻辑的正确性。
| 文件 | 模块 | 状态 | 重要度 |
|---|---|---|---|
python/sglang/multimodal_gen/runtime/cache/cache_dit_integration.py |
diffusion/cache | modified | 8.0 |
python/sglang/multimodal_gen/runtime/managers/scheduler.py |
scheduling | modified | 6.0 |
python/sglang/multimodal_gen/test/unit/test_cache_dit_integration.py |
test | added | 4.0 |
分析完成后，这里会展示 LLM 生成的相对完整源码片段和详细注释。
当前评论区没有形成足够清晰的争议点或结论，后续有更多讨论时会体现在这里。
风险包括：
1) 缓存DIT逻辑修改可能影响扩散模型推理的正确性，尤其是当scm_preset为None时的边缘情况；
2) 分布式预热改动引入新的同步逻辑（如广播操作），增加复杂性和潜在死锁风险；
3) 新增测试覆盖了模拟环境，但需确保与实际生产环境的兼容性和覆盖率。
影响范围：
1) 用户：修复bug后提升扩散模型服务的稳定性和可靠性；
2) 系统：优化预热过程，减少多进程冲突，提高分布式部署性能；
3) 团队：代码更健壮，新增测试增强维护性，但改动涉及核心缓存和调度模块，需注意回归测试。
当前没有检测到明确关联的 Issue 链接，后续同步到相关引用后会出现在这里。
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