OUSAC：通过优化引导和自适应缓存加速Diffusion模型

这项研究探讨了扩散模型的优化，特别是通过引导调度和缓存实现加速。 专注于DiT（去噪扩散Transformer）表明了其在快速发展的生成式人工智能领域的实际应用。

• •专注于加速去噪扩散Transformer (DiT)。
• •采用优化的引导调度技术。
• •利用自适应缓存策略来提高性能。