高效模型与推理加速 / CVPR2026
面向高效扩散 Transformer 的可训练对数线性稀疏注意力
Trainable Log-linear Sparse Attention for Efficient Diffusion Transformers
LLSA 把 DiT 自注意力的选择与计算复杂度从二次降到对数线性,并给出仅用稀疏索引的前向/反向 GPU 实现,可直接替换现有 DiT 中的 Top-K 块稀疏注意力,用于高分辨率像素空间长序列生成训练。
稀疏注意力扩散-Transformer分层-Top-K-选择