논문 정보
- 날짜:
2026-02-28 - 카테고리: -
- 우선순위 점수: 0.4
핵심 요약
확산 모델의 추론 속도를 높이기 위해 조건부 및 비조건부 노이즈 제거 경로를 활용한 새로운 하이브리드 병렬 처리 프레임워크를 제안합니다. 데이터 병렬화 전략과 적응형 파이프라인 스케줄링을 결합하여 SDXL 및 SD3 모델에서 이미지 품질 저하 없이 약 2배 이상의 지연 시간 단축을 달성했습니다. U-Net 기반 모델과 DiT 기반 아키텍처 모두에서 범용적으로 적용 가능하며 고해상도 합성 환경에서 우수한 성능을 보입니다.학습자 관점 포인트
- 우리 팀 영향: 추가적인 GPU 자원을 활용하여 고해상도 확산 모델의 생성 속도를 품질 손실 없이 개선하는 데 기여할 수 있습니다.
- 권장 액션: 실험
- 액션 근거: 기존 분산 병렬 방식의 아티팩트 문제를 해결하면서도 실질적인 가속 성능을 입증했으므로 내부 모델에 적용 가능성을 확인할 가치가 있습니다.
원문 링크
- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.21760
- Hugging Face Papers: https://huggingface.co/papers/2602.21760