Jiacheng Liu Xinyu Wang Yuqi Lin Zhikai Wang et al

Abstract

Diffusionsmodelle sind zu einem Eckpfeiler der modernen generativen KI geworden, dank ihrer herausragenden Generationsqualität und Kontrollierbarkeit. Ihre inhärente mehrschrittige Iteration und komplexe Backbone-Architektur führen jedoch zu erheblichem Rechenaufwand und hoher Generierungsverzögerung, was eine zentrale Herausforderung für zeitkritische Anwendungen darstellt. Obwohl bestehende Beschleunigungstechniken bereits Fortschritte erzielt haben, stehen sie weiterhin vor Herausforderungen wie begrenzter Anwendbarkeit, hohen Trainingskosten oder Qualitätsverlusten.In diesem Kontext bietet Diffusion Caching eine vielversprechende, trainingsfreie, architekturunabhängige und effiziente Inferenzparadigma. Sein zentrales Prinzip besteht darin, inhärente rechnerische Redundanzen im Diffusionsprozess zu identifizieren und wiederzuverwenden. Durch die ermöglichte featurebasierte, schrittübergreifende Wiederverwendung und interne Schichtplanung wird der Rechenaufwand reduziert, ohne dass die Modellparameter verändert werden müssen. In diesem Artikel werden die theoretischen Grundlagen und die Entwicklung von Diffusion Caching systematisch dargestellt, und ein einheitliches Framework zur Klassifizierung und Analyse vorgeschlagen.Durch einen vergleichenden Analyse repräsentativer Ansätze zeigen wir, dass sich Diffusion Caching von einer statischen Wiederverwendung hin zu einer dynamischen Vorhersage entwickelt hat. Dieser Trend erhöht die Flexibilität des Cachings bei unterschiedlichen Aufgaben und ermöglicht die Integration mit anderen Beschleunigungstechniken wie Sampling-Optimierung und Modell-Distillation. Damit wird ein Weg für ein einheitliches, effizientes Inferenzframework für zukünftige multimodale und interaktive Anwendungen geebnet. Wir argumentieren, dass dieses Paradigma zu einem Schlüsselbaustein für zeitnahe und effiziente generative KI werden wird und sowohl die Theorie als auch die Praxis der Effizienten Generativen Intelligenz mit neuer Dynamik versorgen wird.