通过保真度优化的扩散Transformer加速
Research Paper#Image Generation, Diffusion Models, AI Acceleration🔬 Research|分析: 2026年1月3日 16:10•
发布: 2025年12月29日 07:36
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•ArXiv分析
本文解决了图像和视频生成中扩散Transformer (DiT) 推理速度慢的问题。它引入了一个名为 CEM (累积误差最小化) 的新颖的保真度优化插件，以提高现有加速方法的性能。CEM 旨在最小化去噪过程中的累积误差，从而提高生成保真度。该方法与模型无关，易于集成，并且在各种模型和任务中表现出强大的泛化能力。结果表明，生成质量得到了显着提高，在某些情况下甚至优于原始模型。