#24494 [diffusion] Precompute LTX2 guidance perturbation states

根据 PR body，该变更是早期 LTX2.3 两阶段优化尝试的无损部分，目标是在扩展到更多扰动配置时降低 CPU/Python 开销，减少每个 transformer 块内重复的掩码构建逻辑。

该 PR 设计简洁，变更聚焦，适合作为无损性能优化的参考案例。阅读者可以重点理解 _ltx2_build_batched_perturbation_states 函数中缓存复用掩码的设计。不过，当前缺乏针对性测试，建议后续补充扰动场景的性能/压力测试。

1. 替换掩码构建函数：将原有的每块调用 _ltx2_batched_perturbation_mask（传入单块索引并返回掩码或标志）替换为 _ltx2_build_batched_perturbation_states，该函数接收所有块索引和扰动配置，一次性计算所有块的状态。
2. 引入掩码缓存：在新函数内部，当多个块的 keep/drop 模式相同时，复用同一个 mask 张量，通过 mask_cache 字典避免重复分配和计算。
3. 修改 forward 调用点：在 LTX2TransformerBlock.forward 开头（原循环外），预先计算四种注意力类型的扰动状态字典，然后循环内直接从字典中按 block_idx 查询，不再调用掩码函数。
4. 清理不相关代码：移除了之前测试中引入的 Triton scale-shift kernel、residual/RMSNorm 重调度、denoising sigma scalar 移动等非无损优化，保持模型前向逻辑与主干一致。
5. 测试与打包：无测试文件变更（由于改动声明为无损且数值路径不变），仅修改核心模型文件。

风险极低：

• 改动仅影响 ltx_2.py 中扰动配置的处理路径，正常推理（无扰动）路径不受影响。
• 新引入的掩码缓存字典只缓存已知的 keep/drop 模式，不会无限增长。
• 由于声称数值路径不变且经过了 CI 验证，回归风险很小。
• 但缺乏直接的回归测试（依赖现有 CI 覆盖），如果未来修改扰动配置逻辑可能被遗漏。

影响范围限定在 LTX2 模型使用 guidance perturbation 的场景（如 CFG 或特定分支推理）。对于单配置或无扰动推理，由于 perturbation_configs is None 时会跳过预计算，无额外开销。对于多配置场景，可减少 CPU 端重复计算，预期获得微小加速。用户无需改动代码，接口完全兼容。团队维护者需留意此文件后续对扰动逻辑的修改。