Awesome-DiT-Inference
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 596
使用教程
环境要求
- 无需环境
安装与启动步骤
-
1先分清两条线
扩散模型的推理加速与语言模型的是两套方法。
-
2按环节找
采样步数、注意力、缓存、量化各有对应工作。
-
3看是否开源
条目标了有没有代码，只有论文的参考价值有限。
-
4先测自己的瓶颈
量出卡在哪一环，再看对应那栏。
如何确认成功
能说清自己场景的瓶颈在采样还是注意力，并从清单里挑出两篇能落地的论文
注意事项
- 它是论文清单，不含实现。
- 两类模型的方法不能互搬。
- 很多工作只在特定分辨率或步数区间有效。
- 同作者另有语言模型方向的清单，别混。
核心亮点
- 覆盖采样、缓存、量化、并行四大加速方向，分类系统
- 整合主流模型（Flux、Open-Sora、Wan等）的针对性优化资源
- 每个条目附论文与代码链接，便于复现和二次开发
不足之处
- 文档/社区待观察
- 资源列表更新频率可能受维护者精力限制
适用场景
- 研究扩散模型推理加速算法时快速调研
- 工程中需要针对特定DiT模型（如Flux）进行性能优化
- 教学或技术分享时梳理加速技术脉络
替代项目
Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Diffusion、diffusion-models-list
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