Buchumschlag

Relational Feature Caching for Accelerating Diffusion Transformers

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Son, Byunggwan, Jeon, Jeimin, Choi, Jeongwoo, Ham, Bumsub
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

AccuQuant: Simulating Multiple Denoising Steps for Quantizing Diffusion Models
von: Lee, Seunghoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TAS-LoRA: Transformer Architecture Search with Mixture-of-LoRA Experts
von: Jeon, Jeimin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GrowTAS: Progressive Expansion from Small to Large Subnets for Efficient ViT Architecture Search
von: Lee, Hyunju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FYI: Flip Your Images for Dataset Distillation
von: Son, Byunggwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scheduling Weight Transitions for Quantization-Aware Training
von: Lee, Junghyup, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Maximizing the Position Embedding for Vision Transformers with Global Average Pooling
von: Lee, Wonjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AZ-NAS: Assembling Zero-Cost Proxies for Network Architecture Search
von: Lee, Junghyup, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Toward INT4 Fixed-Point Training via Exploring Quantization Error for Gradients
von: Kim, Dohyung, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Instance-Aware Group Quantization for Vision Transformers
von: Moon, Jaehyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking Token-wise Feature Caching: Accelerating Diffusion Transformers with Dual Feature Caching
von: Zou, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Token Caching for Diffusion Transformer Acceleration
von: Lou, Jinming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Diffusion Transformers with Token-wise Feature Caching
von: Zou, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning-to-Cache: Accelerating Diffusion Transformer via Layer Caching
von: Ma, Xinyin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Subnet-Aware Dynamic Supernet Training for Neural Architecture Search
von: Jeon, Jeimin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SpeCa: Accelerating Diffusion Transformers with Speculative Feature Caching
von: Liu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SenCache: Accelerating Diffusion Model Inference via Sensitivity-Aware Caching
von: Haghighi, Yasaman, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FEB-Cache: Frequency-Guided Exposure Bias Reduction for Enhancing Diffusion Transformer Caching
von: Zou, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Token Pruning for Caching Better: 9 Times Acceleration on Stable Diffusion for Free
von: Zhang, Evelyn, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adaptive Hybrid Caching for Efficient Text-to-Video Diffusion Model Acceleration
von: Wei, Yuanxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Spectral Feature Forecasting for Diffusion Sampling Acceleration
von: Han, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Few-Shot Neural Architecture Search by Counting the Number of Nonlinear Functions
von: Oh, Youngmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accelerating Diffusion Transformer via Increment-Calibrated Caching with Channel-Aware Singular Value Decomposition
von: Chen, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FreqCa: Accelerating Diffusion Models via Frequency-Aware Caching
von: Liu, Jiacheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ProCache: Constraint-Aware Feature Caching with Selective Computation for Diffusion Transformer Acceleration
von: Cao, Fanpu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ConceptAttention: Diffusion Transformers Learn Highly Interpretable Features
von: Helbling, Alec, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LightCache: Memory-Efficient, Training-Free Acceleration for Video Generation
von: Xiao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OmniCache: A Trajectory-Oriented Global Perspective on Training-Free Cache Reuse for Diffusion Transformer Models
von: Chu, Huanpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

InvarDiff: Cross-Scale Invariance Caching for Accelerated Diffusion Models
von: Wu, Zihao
Veröffentlicht: (2025)

Sparse VideoGen: Accelerating Video Diffusion Transformers with Spatial-Temporal Sparsity
von: Xi, Haocheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Equivariant Latent Alignment via Flow Matching under Group Symmetries
von: Kim, Sunghyun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FastCache: Fast Caching for Diffusion Transformer Through Learnable Linear Approximation
von: Liu, Dong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

JARViS: Detecting Actions in Video Using Unified Actor-Scene Context Relation Modeling
von: Lee, Seok Hwan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Hierarchical Consistency and Unbiased Objectness for Open-Vocabulary Object Detection
von: Lee, Sanghoon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

3DPillars: Pillar-based two-stage 3D object detection
von: Noh, Jongyoun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WorldCache: Content-Aware Caching for Accelerated Video World Models
von: Nawaz, Umair, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FRED: Towards a Full Rotation-Equivariance in Aerial Image Object Detection
von: Lee, Chanho, et al.
Veröffentlicht: (2023)

DreamCache: Finetuning-Free Lightweight Personalized Image Generation via Feature Caching
von: Aiello, Emanuele, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CorGi: Contribution-Guided Block-Wise Interval Caching for Training-Free Acceleration of Diffusion Transformers
von: Son, Yonglak, et al.
Veröffentlicht: (2025)

HarmoniCa: Harmonizing Training and Inference for Better Feature Caching in Diffusion Transformer Acceleration
von: Huang, Yushi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Warm Starts Accelerate Conditional Diffusion
von: Scholz, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2025)