arXiv 机器学习· Qinhan Lyu, Jusheng Zhang, Zhixing Zhang, Hao Liu, Zijie Liang, Jin Jiang, Keze Wang·· 9 小时前AI 评分41
CacheScope：面向免训练扩散模型加速的精确计算分配方法
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选择性回退至完整去噪计算，优化精确计算步的分配。该方法无需额外训练、梯度、辅助网络或离线调度优化。在 FLUX.1-dev、Wan2.1-T2V-1.3B 和 Open-Sora 1.2 上的测试显示，CacheScope 实现了最高 3.57x 加速，并将中位数 LPIPS 相比基线降低最高 70.1%。
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