ToDoPro：参考图生成早期token削减提速
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ToDoPro：参考图生成早期token削减提速
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AI 综述
Caiyi Sun、Yujing Sun 与 Siu-Ming Yiu 提出 ToDoPro，一种无需额外参数的早期 token 削减方法，用于加速参考图生成。该方法在主去噪阶段开始前，先对 2× 下采样参考图执行少量去噪步骤，借助 DiT 自身探测 token 重要性并做分层削减。 作者称，在三个基座模型和两个 benchmark 上，该方法显著加快推理并降低峰值 GPU 显存，同时通过过滤噪声参考 token 提升生成质量。代码将开源。
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最新进展10月27日 12:00
ToDoPro：通过下采样自探测实现早期 token 削减，加速参考图生成报道时间线
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10月27日
- arXiv · cs.AIToDoPro：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。
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