无需训练让扩散模型提速2倍,上交大提出Token级缓存方案|ICLR‘25
上海交通大学张林峰团队提出Toca方法,通过token粒度的缓存策略实现无需训练的图像和视频生成加速,相比现有方法具有更强适配性和优异性能。
上海交通大学张林峰团队提出Toca方法,通过token粒度的缓存策略实现无需训练的图像和视频生成加速,相比现有方法具有更强适配性和优异性能。
27岁清华博士张林峰担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。他在大模型量化、高效推理等方向取得显著成果,发表多篇论文被广泛引用。他曾在多家学术会议与期刊中担任审稿人,并在不同机构中得到应用。