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FORA：扩散变压器加速中的快速前向缓存
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
Diffusion Transformers（DiT）在图像和视频生成方面表现出色，但自注意力的二次复杂度限制了计算效率。研究人员提出了DiTFastAttn，一种后训练压缩方法，通过减少冗余计算来提高计算效率。实验证明，该方法在图像生成任务中减少了高分辨率生成中高达88％的FLOPs，实现了1.6倍的加速。
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关键要点
- Diffusion Transformers（DiT）在图像和视频生成方面表现出色，但面临计算挑战。
- 提出了DiTFastAttn，一种后训练压缩方法，用于减轻DiT的计算瓶颈。
- 识别了DiT推理过程中注意力计算中的三种关键冗余：空间冗余、时间冗余和条件冗余。
- 提出了三种技术来解决冗余：带残留缓存的窗口注意力、时间相似性减少和条件冗余消除。
- DiTFastAttn在图像生成任务中减少了高分辨率生成中高达88%的FLOPs，实现了1.6倍的加速。
