HF Daily Papers·· 3 天前精选AI 评分35
SpecKCast 通过频域 Kalman 预测加速扩散模型推理
SpecKCast: Spectral Kalman Forecasting for Diffusion Acceleration
AI 导读
SpecKCast 提出无需训练的扩散模型推理加速方法，以 2D DCT 分解输出，并用逐频带 Kalman 滤波和自适应步长调度预测跳步结果。在 FLUX.1-dev、Qwen-Image、Wan2.1-14B 和 HunyuanVideo 上，该方法最高实现 6x 加速，额外内存低于 0.05 GiB，较现有缓存和预测方法呈现更好的加速与保真度权衡。
推荐理由
论文将频域分带 Kalman 预测与不确定性触发的自适应跳步结合，为扩散模型缓存优化提供了一种可迁移的方法。
来源：HF Daily Papers · huggingface.co