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FastCache: Fast Caching for Diffusion Transformer Through Learnable Linear Approximation

Created by
  • Haebom

作者

Dong Liu, Yanxuan Yu, Jiayi Zhang, Yifan Li, Ben Lengerich, Ying Nian Wu

概要

本論文は、拡散変圧器（DiT）の計算コストを削減するためのFastCacheフレームワークを提案する。 FastCacheは、モデル内部表現の冗長性を利用して推論を高速化する二重戦略を使用しています。第１に、隠された状態の重要度に応じて冗長トークンを適応的にフィルタリングする空間認識トークン選択メカニズムを使用し、第２に、変化が統計的に微小であるときに時間ステップにわたって潜在的な活性化を再利用するトランスレベルのキャッシュを使用する。学習可能な線形近似を介して生成忠実度を維持しながら、不要な計算を減らします。理論的分析は、仮説検定に基づく意思決定規則の下で、FastCacheが境界のある近似誤差を維持することを示しています。様々なDiTバリアントの実験的評価は、遅延時間とメモリ使用量の有意な減少を示し、FIDおよびt-FID測定基準で他のキャッシュ方法と比較して最良の生成出力品質を達成する。 FastCacheのコードはGitHub（ https://github.com/NoakLiu/FastCache-xDiT）で利用可能です。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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DiTの計算コストを効果的に削減する新しいキャッシュおよび圧縮フレームワークであるFastCacheの提示。
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空間認識トークン選択とトランスレベルキャッシングによる二重戦略による効率向上
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学習可能な線形近似による生成品質の維持
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FIDおよびt-FID測定基準で他の方法より優れた性能を実証
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GitHubによるコード公開による再現性と拡張性の確保
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Limitations:
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提案された方法の効果は、特定のDiT変形およびデータセットに依存し得る。
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仮説検定に基づく意思決定規則のパフォーマンスは、家庭の妥当性の影響を受けます。
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より多様なDiTバリアントと大規模データセットの追加実験が必要です。
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FastCacheのハイパーパラメータの最適化に関する追加の研究が必要になるかもしれません。
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