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视频生成加速
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YOSE：为高效 DiT 视频物体移除仅选择必要词元
YOSE: You Only Select Essential Tokens for Efficient DiT-based Video Object Removal
对做 DiT 视频生成/编辑的人，这篇给出了一个可复用的思路：用可微的动态索引按掩码只处理必要词元，并用扩散过程模拟器近似未掩码区域在自注意力中的影响，从而让推理时间随掩码面积线性增长，可直接迁移到 inpainting、视频编辑等掩码驱动的生成任务上做加速。
DisCa：面向视频扩散 Transformer 的蒸馏兼容可学习特征缓存加速
DisCa: Accelerating Video Diffusion Transformers with Distillation-Compatible Learnable Feature Caching
用轻量可学习神经预测器替代无训练启发式特征缓存，并与步数蒸馏联合优化，可直接迁移到任意视频扩散 Transformer 的少步推理管线中以降低采样开销。