高效模型与推理加速 / CVPR2026
ResCa:面向扩散 Transformer 加速的残差缓存
ResCa: Residual Caching for Diffusion Transformers Acceleration
把「代理去噪」思路用于扩散 Transformer 的推理加速:在每个轨迹聚类内只对一个代理词元做真实去噪,再用其多阶残差模拟其余词元的去噪,从而在保持自洽且更新的去噪轨迹下大幅削减 GFLOPs,可直接套用到 DiT/FLUX/视频生成模型的采样环节。
扩散-Transformer免训练加速缓存复用