논문 정보
- 날짜:
2026-02-26 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.067
핵심 요약
디퓨전 모델의 순차적 노이즈 제거 과정을 가속화하기 위해 스펙트럼 진화를 고려한 SeaCache 프레임워크를 제안합니다. 기존의 단순 특징 차이 기반 캐싱 대신, 저주파 구조와 고주파 세부 사항의 형성 과정을 반영하는 SEA 필터를 통해 중복성을 계산합니다. 이를 통해 추가 학습 없이도 콘텐츠에 적응하는 동적 캐시 스케줄링을 구현하여 추론 속도를 향상시킵니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 추가 학습 비용 없이 기존 디퓨전 모델의 추론 속도를 효율적으로 개선할 수 있는 방법론을 확보할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 학습이 필요 없는 Training-free 방식이며, 스펙트럼 분석 기반의 동적 스케줄링이 기존 고정형 캐싱 대비 효율적인지 검증이 필요합니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.18993
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.18993