ManiFusion 框架提升扩散模型图像生成吞吐量

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员推出 ManiFusion，一个旨在显著提高扩散模型图像生成吞吐量的新颖框架。与专注于降低单样本延迟的方法不同，ManiFusion 在去噪过程之前将多个样本融合到共享表示中，并在之后将它们分离，从而实现并发处理。该框架包含轨迹融合调度 (TFS)，可动态调整采样阶段的融合分配，确保个体样本轨迹的最佳信息保留。ManiFusion 可适应各种扩散模型架构，包括 U-Net 和 transformer 主干，并可与现有加速技术结合，以极小的图像质量影响实现前所未有的吞吐量水平。 AI

影响 ManiFusion 有可能显著降低使用扩散模型生成大量图像的计算成本，从而可能实现新的应用并加速研究。

排序理由研究论文，详细介绍了一种加速扩散模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Minkyu Kim, Baekseung Kim, Junhoo Lee, Jangho Kim, Nojun Kwak · 2026-10-16 04:00

ManiFusion：通过流形空间中的叠加实现高吞吐量生成

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