訓推協同緩存框架HarmoniCa 助擴散模型提速
高解像度圖像生成令擴散模型推理緩慢、成本高企。HKUST聯同北京航空航天大學與商湯提出HarmoniCa框架,以訓練推理協同的特徵緩存方案突破DiT架構部署瓶頸。
加速難在哪
Diffusion Transformer(DiT)是高解像度圖像生成的主流架構,但推理速度慢、成本高,成為部署端的最大瓶頸,如何為擴散模型加速是業界難題。


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