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重新思考少步扩散 Transformer 中该缓存什么：求解器感知的目标选择
Rethinking What to Cache in Few-Step Diffusion Transformers: Solver-Aware Target Selection
AI 导读
针对少步扩散 Transformer（DiT）采样加速，研究指出步蒸馏后相邻采样步间隔变大，跨更大间隔复用张量会引入更多误差，因此缓存对象的选择尤为关键。作者提出求解器感知的目标选择方法，用于决定复用哪个张量，以降低缓存带来的误差。
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