SpecKCast: Dự báo Kalman phổ nhằm tăng tốc mô hình khuếch tán

Đoạn trích bài viết

Diffusion Transformers (DiTs) đạt được khả năng tạo hình ảnh và video với độ trung thực cao, nhưng chúng phải chịu chi phí suy luận đáng kể do các đánh giá transformer lặp đi lặp lại qua nhiều bước khử nhiễu. Lưu trữ đặc trưng trong bộ nhớ đệm (feature caching) giúp giảm chi phí này bằng cách tái sử dụng các đặc trưng qua các bước khử nhiễu.