CacheScope：免训练扩散加速的精确计算分配
原文标题：CacheScope: Exact-Compute Allocation for Training-Free Diffusion Acceleration
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论文提出 CacheScope，通过归一化探针输出变化与输入位移之比，在线识别高风险缓存复用步骤并选择性回退到完整去噪计算。在 FLUX.1-dev、Wan2.1-T2V-1.3B 与 Open-Sora 1.2 上实现最高 3.57 倍加速，中位 LPIPS 最多降低 70.1%。
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CacheScope免训练扩散加速最高3.57倍，中位LPIPS最多降70.1%。
- •发现用稳定一阶重建器后，提升重建复杂度收益有限，精确计算步骤的位置影响更大
- •指出浅层探针的绝对变化受输入位移与网络响应强度共同干扰，不能直接反映缓存风险
- •用探针输出变化除以输入位移，得到单位轨迹移动的方向性增益作为风险信号
- •在线识别高风险复用步骤并选择性回退到完整去噪，不改动底层缓存重建器
- •FLUX.1-dev、Wan2.1-T2V-1.3B、Open-Sora 1.2上最高3.57倍加速，中位LPIPS最多降70.1%
为什么重要：对部署扩散Transformer推理的团队实用：无需训练、梯度和离线调度优化，直接改善缓存加速的质量-速度权衡。
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