IXThinker·2026-06-22 15:20

西湖大學新法加速擴散模型推理

擴散模型的圖像與視頻生成質量出色，但每步去噪都要完整調用大型網絡，速度慢、成本高。西湖大學團隊提出新方法，把緩存策略變成固定算力預算下的離線搜索問題，顯著提升推理效率。

多步去噪的負擔

以FLUX、Wan為代表的擴散模型，能產出高分辨率、細節豐富且語義一致的內容，但推理依賴多步去噪，每步均需完整執行一次大型生成網絡，算力成本居高不下。