扩散草稿树的排序感知投机采样
原文标题：Rank-Aware Speculative Sampling for Diffusion Draft Trees
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论文提出RASS，一种基于排序感知列表耦合的投机草稿树验证规则，利用草稿候选的排序信息而无需额外目标模型评估。RASS沿提议-目标均值位移排序候选并优化秩权重以最小化全变差。在CIFAR-10等设置上相较D-GRS提升约20%的目标模型评估效率。
- 问题
- 扩散模型投机采样中，草稿候选的排序信息未被利用，验证效率有提升空间。
- 方法
- RASS按提议-目标均值位移排序候选，用秩权重优化最小化全变差，再与目标最大耦合，无需额外目标模型评估。
- 结果
- 在CIFAR-10上相较D-GRS提升约20%的目标模型评估效率。
- 影响
- 直接降低扩散推理成本，做图像生成服务的团队可据此减少目标模型调用次数。
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