斯坦福提出 Level-of-Token Diffusion,按需分配细粒度 token 省算力
GordonWetzstein · x · 2026-10-07
- Gordon Wetzstein 团队发布 Level-of-Token (LoT) Diffusion：扩散模型目前对空白墙面和人脸花同样多算力,但我们往往事先知道细节会出现在哪。
- 方法：把这一先验知识编码为多分辨率 token 布局——细节需要的地方用精细 token,其余区域用粗 token,从而把算力集中在关键区域。
- 属于架构/采样层面的效率改进,帖子为 1/9 长线程,细节见原线程。
所属事件:斯坦福提出 LoT 扩散模型，按需分配 token 最高提速 4.6 倍(4 条相关)→
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