arXiv cs.LG· Qinhan Lyu, Jusheng Zhang, Zhixing Zhang, Hao Liu, Zijie Liang, Jin Jiang, Keze Wang·· 22 天前AI 评分40
CacheScope：面向免训练扩散模型加速的精确计算分配
CacheScope: Exact-Compute Allocation for Training-Free Diffusion Acceleration
AI 导读
研究人员提出免训练扩散模型加速方法 CacheScope，通过在线识别高风险特征复用步骤并回退至完整计算，实现最高 3.57x 加速。该方法无需额外训练、梯度或辅助网络，利用输入位移归一化探针信号来准确评估缓存风险。在 FLUX.1-dev、Wan2.1-T2V-1.3B 与 Open-Sora 1.2 上，其中位数 LPIPS 较最强探针基线降低最高达 70.1%。
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