ToDoPro论文提出早期Token削减加速参考图生成

Caiyi Sun 等作者在 arXiv 发布论文，提出无需额外参数的参考图像生成加速方法 ToDoPro。该方法先对空间 2× 下采样的参考图像执行少量去噪步骤，利用 DiT 模型自身探测参考 token 重要性，再在主去噪前分级处理：丢弃低重要性 token、以降采样版本替代中等重要性 token、保留高重要性 token。 作者称，在三个基础模型和两个基准上的实验显示，该方法能显著加速推理并降低 GPU 峰值显存；代码将在指定地址发布。

AI 根据报道生成 · 42 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。