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FORA：扩散变压器加速中的快速前向缓存
内容提要
本文介绍了DiTFastAttn，一种加速扩散变换器（DiT）推理的后训练压缩方法。通过消除空间、时间和条件冗余，DiTFastAttn在图像和视频生成任务中显著提高了效率，计算量减少高达88%，实现了1.6倍的加速。此外，Delta-DiT框架在生成过程中进一步优化了性能，展示了Transformer在扩散模型中的应用潜力。
关键要点
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DiTFastAttn 是一种后训练压缩方法，旨在减轻扩散变换器（DiT）的计算瓶颈。
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识别了 DiT 推理过程中的三种关键冗余：空间冗余、时间冗余和条件冗余。
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提出了三种技术来解决这些冗余：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。
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在图像生成任务中，DiTFastAttn 实现了高达 88% 的 FLOPs 减少和 1.6 倍的加速。
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Delta-DiT 框架通过设计的缓存机制进一步优化了生成过程的性能。
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在 PIXART-alpha 和 DiT-XL 上的实验表明，Delta-DiT 在 20 步生成时可实现 1.6 倍加速，并在大多数情况下性能提高。
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DiT 模型在 ImageNet 基准测试中表现优于以前的扩散模型，展示了 Transformer 在扩散模型中的应用潜力。
延伸问答
DiTFastAttn 是什么？
DiTFastAttn 是一种后训练压缩方法，旨在减轻扩散变换器（DiT）的计算瓶颈。
DiTFastAttn 如何提高计算效率？
通过消除空间、时间和条件冗余，DiTFastAttn 在图像生成任务中实现了高达 88% 的 FLOPs 减少和 1.6 倍的加速。
Delta-DiT 框架的作用是什么？
Delta-DiT 框架通过设计的缓存机制进一步优化生成过程的性能，提升了生成速度和质量。
DiTFastAttn 在图像生成中的表现如何？
在图像生成任务中，DiTFastAttn 显著减少了计算量，并实现了高达 1.6 倍的加速。
DiT 模型在 ImageNet 基准测试中的表现如何？
DiT 模型在 ImageNet 基准测试中表现优于以前的扩散模型，展示了 Transformer 在扩散模型中的应用潜力。
DiTFastAttn 解决了哪些冗余问题？
DiTFastAttn 解决了空间冗余、时间冗余和条件冗余三个关键问题。
