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Stable Diffusion 3.5
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视觉Transformer线性化，通过TTT实现更快的推理速度
研究人员开发了一种方法，将预训练的视觉Transformer模型转换为线性复杂度的测试时训练（TTT）架构。该方法对齐了架构和表示属性，允许从Softmax注意力模型高效地迁移权重。通过将此方法应用于Stable Diffusion 3.5，他们创建了SD3.5-T^5，该模型在经过少量微调后，实现了相当的图像质量和显著更快的推理速度。
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通过测试时训练实现视觉 Transformer 的线性化
研究人员开发了一种方法，使用测试时训练（TTT）将预训练的 Softmax 注意力模型适配到线性复杂度架构。该方法通过关注架构和表示的对齐来解决不同注意力机制之间的表示差距。该技术应用于 Stable Diffusion 3.5，产生了一个新模型 SD3.5-T$^5$，该模型在仅一小时的微调后，以显著更快的推理速度实现了可比的图像质量。