《DiTFastAttn:AttentionCompressionforDiffusionTransformerModels》一文由清华大学、无问芯穹和上海交通大学的研究团队联合发表，成功入选NeurIPS会议。该研究针对图像生成模型中的计算效率问题，提出了一种新的后训练压缩方法DiTFastAttn。这种方法最多可减少76%的