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HiCache
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HiCache++ 使用 DMD 和 Prony 基加速扩散模型
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。
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ReCache 优化扩散模型缓存以改善图像生成
研究人员开发了 ReCache，一种用于优化扩散模型缓存计划的新颖方法，以提高图像和视频生成的效率。该技术使用策略梯度来学习重新计算计划，在指定的计算预算内最大化生成质量，而无需标记数据。ReCache 在 FLUX 和 Wan 2.1 等基准测试中，相比现有方法显著降低了 LPIPS 并提高了 VBench 分数。