arXiv cs.LG· Marcello Bullo, Yanxiao Liu, \"Oyk\"u S{\i}la G\"uner, Arpan Mukherjee, Deniz G\"und\"uz·· 29 天前AI 评分34
针对扩散草稿树的排序感知投机采样 RASS
Rank-Aware Speculative Sampling for Diffusion Draft Trees
AI 导读
研究人员提出针对扩散草稿树的排序感知投机采样（RASS），通过对候选草稿排序并结合残差校正确保精确采样，以加速扩散生成。该方法在 FFHQ、CIFAR-10 及基于 COCO2014 提示词的 Stable Diffusion 3.5 上完成验证。在相同计算预算下，RASS 全面优于 D-GRS，在 CIFAR-10 上的采样效率增益约达 20%。
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