ECCV 论文 Flash-BoN：廉价草稿+高效验证，扩散模型推理时扩展提速
gowthami_s · x · 2026-09-10
马里兰大学 Gowthami Somepalli 团队在 ECCV 发布 Flash-BoN 论文，探讨扩散模型推理时扩展（inference-time scaling）的真实成本。
- 关键发现：按 wall-clock 计时而非 NFE 计数时，简单 Best-of-N 采样已能持平甚至超过多种引导搜索方法——因为现有对比忽略了验证器开销，反复中间验证挤占了探索新候选的时间。
- Flash-BoN 用三个加速旋钮（时间步截断、层跳过、激活代理）联合优化一次，批量生成廉价草稿候选，再经逐点打分剪枝、幸存者两两对比，最后对选中草稿全精度精修。
- 在 3 个基准 × 3 个模型规模共 9 组组合上，Flash-BoN 归一化 AUC 全面领先，模型越大收益越大（AUC +8%）。
- 思路还可迁移到 RL 后训练：草稿 16 条 rollout，只用 top 6 和 bottom 2 训练。
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