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TREAD: Token Routing for Efficient Architecture-Agnostic Diffusion Training
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内容提要
本研究提出了一种高效的令牌路由方法，解决了扩散模型在样本效率和训练成本方面的不足。通过预定义的路由机制，显著降低了计算成本并提升了模型性能，实现了比现有最佳方法高出9.55倍的收敛加速。
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关键要点
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本研究提出了一种高效的令牌路由方法，解决了扩散模型在样本效率和训练成本方面的不足。
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通过预定义的路由机制，有效存储令牌信息并在更深层次重新引入，提升了模型性能。
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该方法无需架构修改，显著降低了计算成本。
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在ImageNet-1K标准基准测试中，实现了比现有最佳方法高出9.55倍的收敛加速。
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