AReA：面向高分辨率扩散 Transformer 的自适应感受野注意力机制

AReA 提出一种免训练的自适应感受野注意力机制，可在不增加参数的情况下降低扩散 Transformer 的推理成本并改善高分辨率生成质量。方法在去噪早期对下采样后的键值做跨尺度粗注意力以捕捉全局结构，后期在逐步收窄的窗口内做局部注意力以补充细节；作者称在多模型与多目标分辨率上均优于现有免训练基线，速度也更优。