针对DiT模型的深度修剪方法TinyFusion:通过端到端学习去除冗余层,以减少模型的参数量和提高推理效率 新加坡国立大学的研究人员推出一个针对DiT模型的深度修剪方法TinyFusion,旨在通过端到端学习去除冗余层,以减少模型的参数量和提高推理效率。DiT架构在图像生成领域展现出了卓越的能力,但通常伴随... 新技术# DiT模型# TinyFusion 3个月前0970