ToDoPro：通过下采样自探测实现早期 token 削减，加速参考图生成

ToDoPro 提出一种无需额外参数的早期 token 削减方法，在参考图生成的主去噪阶段前，先对 2× 下采样参考图执行少量去噪步骤，用 DiT 自身探测 token 重要性并做分层削减。在三个基座模型和两个 benchmark 上，该方法显著加速推理并降低峰值 GPU 显存，同时通过过滤噪声参考 token 提升生成质量。代码即将开源。