ArticleMetadataMain page

source · 2026-04-16

Accelerating Diffusion Transformer via Gradient-Optimized Cache（arXiv）：用梯度优化缓存继续压缩 DiT 推理成本

#near-cvpr-2025#image-generation#diffusion#efficiency#primary-source

Accelerating Diffusion Transformer via Gradient-Optimized Cache（arXiv）：用梯度优化缓存继续压缩 DiT 推理成本

会议：arXiv
发表日期：2025/03/07
资料加入日期：2026-04-16

一句话结论

这篇工作把 cache acceleration 继续推进到 DiT 主干内部，用梯度优化缓存策略进一步压缩 transformer-style diffusion 的推理成本。

问题定义

DiT 主干带来更强 scaling 能力，也带来更重的推理成本。论文要解决的是，怎样在不完全重写主干的前提下，让 DiT 的中间状态缓存更有效率。

方法概述

作者围绕缓存策略做优化，把梯度信息引入缓存设计，让 DiT 在推理时更少重复计算。它的重要性在于把 cache-friendly acceleration 从 U-Net/一般 diffusion 继续推进到 DiT 专用工程层。

关键发现

局限或疑问

  • 当前仍是 arXiv 节点，工程收益的稳定性还要继续观察。
  • 缓存路线与 quantization / few-step / solver distillation 组合后的整体收益边界还不清楚。

原始链接

  • https://arxiv.org/abs/2503.05156
  • https://arxiv.org/pdf/2503.05156.pdf

相关页面

备注

它在本库中的价值，是把 cache acceleration 明确推进到 DiT-aware 工程优化层。

Metadata

{
  "id": "2026-04-16-accelerating-dit-gradient-cache",
  "type": "source",
  "title": "Accelerating Diffusion Transformer via Gradient-Optimized Cache（arXiv）：用梯度优化缓存继续压缩 DiT 推理成本",
  "status": "reviewed",
  "created": "2026-04-16",
  "updated": "2026-04-16",
  "venue": "arXiv",
  "ingested_at": "2026-04-16",
  "tags": [
    "near-cvpr-2025",
    "image-generation",
    "diffusion",
    "efficiency",
    "primary-source"
  ],
  "note_status": "reviewed",
  "source_type": "paper",
  "authors": [
    "Qiu, Junxiang",
    "Liu, Lin",
    "Wang, Shuo",
    "Lu, Jinda",
    "Chen, Kezhou",
    "Hao, Yanbin"
  ],
  "published_at": "2025/03/07",
  "canonical_links": [
    "https://arxiv.org/abs/2503.05156",
    "https://arxiv.org/pdf/2503.05156.pdf"
  ],
  "raw_entry": "raw/ingest/2026-04-16-accelerating-dit-gradient-cache/",
  "topics": [
    "topics/diffusion-models",
    "topics/diffusion-efficiency-engineering",
    "topics/image-generation"
  ],
  "entities": [
    "entities/diffusion-transformer"
  ],
  "claims": [],
  "questions": []
}