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TaylorSeer
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新的GP-Refiner框架加速扩散变换器
研究人员开发了一个名为GP-Refiner的新框架，用于加速扩散变换器（Diffusion Transformers），这是生成式AI中的一个主流范式。这种即插即用（plug-and-play）的方法利用高斯过程回归（Gaussian Process Regression）动态纠正预测式特征缓存（prediction-based feature caching）中出现的偏差，而特征缓存是加速这些模型的一种常用技术。通过将完整的计算步骤…
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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。