实时视频生成的金字塔注意力广播

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Diffusion Transformers(DiT)在图像和视频生成方面表现出色,但由于自注意力的二次复杂度而面临计算挑战。研究者提出了DiTFastAttn,一种后训练压缩方法,用于减轻DiT的计算瓶颈。通过减少空间冗余、利用时间相似性和消除条件冗余,DiTFastAttn在图像生成任务中实现了高达1.6倍的加速。

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