Diffusion约2倍无损加速！训练-推理协同的缓存学习框架来了｜ HKUST & 北航 & 商汤

主要观点总结

文章介绍了HarmoniCa团队针对扩散模型推理速度慢的问题，提出的全新缓存加速方案HarmoniCa。该方案通过训练-推理协同的特征缓存加速框架，实现了高性能无损加速，并解决了以往学习型特征缓存方法中的训练-推理脱节问题。

关键观点总结

关键观点1: HarmoniCa缓存加速方案的主要目标

解决扩散模型推理速度慢、成本高的问题，实现高性能无损加速。

关键观点2: HarmoniCa方案的核心机制

通过两个关键机制——逐步去噪训练（SDT）和图像误差代理目标（IEPO），解决以往学习型特征缓存方法中的训练-推理脱节问题。

关键观点3: SDT的作用

模拟推理全流程，降低时间步间误差积累，提升最终图像清晰度与稳定性。

关键观点4: IEPO的作用

通过代理项来估算缓存使用对最终图像的影响，实现在“图像质量”与“加速率”之间的可控权衡。

关键观点5: HarmoniCa的有效性验证

在分类条件生成和文本生成图像两个典型任务场景中验证了HarmoniCa的有效性，并与当前最佳的缓存学习方法和其他加速器设置进行了对比。

关键观点6: HarmoniCa的其他优势

与模型量化技术高度兼容，可独立提速，也可作为“加速插件”叠加于量化模型之上。此外，它在训练与推理开销上也展现出极强优势，是真正能用、敢用、易部署的工业级方案。

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