HybridStitch：免训练拼接加速扩散模型
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HybridStitch：免训练拼接加速扩散模型
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AI 综述
Desen Sun 等作者发布论文提出 HybridStitch，一个免训练的扩散模型加速框架：它用 token 级反馈为每个更新选择由哪个模型提供，让连续图像精修与离散语言承诺共享同一生成状态，并用模型专属 KV 缓冲为选定查询提供注意力上下文。 论文称，该方法在四个主要基准上实现图像生成加速 1.63–1.68 倍，扩散大语言模型（dLLM）吞吐提升 1.15–1.58 倍，dLLM 解码查询成本估计降低 50–66%，生成质量相当。
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最新进展10月14日 12:00
HybridStitch：面向扩散模型加速的像素与时间步级模型拼接报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- arXiv · cs.AIHybridStitch：面向扩散模型加速的像素与时间步级模型拼接
HybridStitch 是一个免训练框架，通过 token 级反馈为每个更新选择提供模型的来源，在四个主要基准上实现图像生成加速 1.63–1.68 倍、扩散大语言模型（dLLM）吞吐提升 1.15–1.58 倍。该方法让连续图像精修与离散语言承诺共享同一生成状态，并用模型专属 KV 缓冲为选定查询提供注意力上下文。dLLM 解码查询成本估计降低 50–66%，生成质量相当。
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