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今天的主题是：
Training-free Diffusion Acceleration with Bottleneck Sampling
Summary
该文件介绍了**“瓶颈采样”，这是一种用于加速扩散模型推理的无训练框架，而不会降低生成内容的质量。文章指出，由于自注意力的二次复杂度，图像和视频生成模型（如Diffusion Transformers，DiTs）的计算成本很高，尤其是在高分辨率下。为了解决这个问题，瓶颈采样采用了高-低-高去噪工作流程**：在初始和最终阶段以高分辨率进行处理以捕获细节，而在中间步骤则切换到低分辨率以提高效率。这种方法通过在分辨率转换点重新引入噪声并调整去噪时间步长来减轻伪影。实验结果表明，该方法在保持图像和视频生成质量的同时，分别将推理速度提高了3倍和2.5倍。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.18940
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