Looped Diffusion Transformer提升图像生成效率
发生了什么
据r/MachineLearning报道，arXiv论文《Looped Diffusion Transformer》提出在去噪步骤内循环运行共享Transformer块。作者通过深度监督和自调制注意力解决朴素循环问题。声称260M模型在多个基准测试中优于大6.5倍的模型，且推理计算量减少4.9倍。用户实测显示，在M5 Pro上，深度1时生成耗时约23-24秒，深度4时为43-47秒，且深度可在采样时动态调整以权衡算力与质量。
- 模型参数量
- 260M
- 推理计算节省
- 4.9x
- 对比模型规模倍数
- 6.5x
报道与来源
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来源关系与证据边界
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