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English(EN) Show HN: HiCache++ — training-free diffusion speedup, lossless ~2× further than HiCache (DMD/Prony basis)

HiCache++ 使用 DMD 和 Prony 基加速扩散模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一种名为 HiCache++ 的新方法已被开发出来，可以在无需额外训练的情况下显著加速扩散模型（如 Stable Diffusion 中使用的模型）。该技术通过使用动态模式分解 (DMD) 和 Prony 基来改进现有方法，与早期方法中使用的多项式基相比，DMD 和 Prony 基更适合预测扩散特征的轨迹。HiCache++ 在更宽的跳过间隔下表现出改进的性能并保持无损质量，使其成为当前缓存机制的即插即用替代品。 AI

影响 这种新方法可能导致扩散模型的生成时间更快，从而使用户更容易获得和更高效地使用它们。

排序理由 这是一篇详细介绍改进扩散模型性能的新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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HiCache++ 使用 DMD 和 Prony 基加速扩散模型

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报道来源 [1]

  1. r/StableDiffusion TIER_2 English(EN) · /u/KrishiAttri123 ·

    Show HN：HiCache++ — 无需训练的扩散加速，无损比 HiCache 快约 2 倍（DMD/Prony 基）

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Modern feature caches (TaylorSeer, HiCache) speed up diffusion/flow sampling by skipping the network on most steps and <em>forecasting</em> the velocity from cached anchors. They forecast with a <strong>polynomial</strong> basis — but a diffusion…

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