一站式索引扩散模型推理加速论文与代码，快速提升生成效率
Awesome-DiT-Inference 是一个精选的扩散模型推理加速论文与代码资源列表，专注于 DiT（Diffusion Transformer）架构。它系统整理了采样优化、缓存机制、量化压缩、并行计算等多个方向的论文和开源实现，覆盖 CogVideoX、Flux、Open-Sora、Wan 等主流视频与图像生成模型。该项目解决了扩散模型推理速度慢、计算成本高的问题，为研究者和工程师提供了一站式的技术索引，帮助快速找到针对特定模型（如 SDXL、SD1.5）的加速方案。其核心能力在于分类清晰、资源聚合度高，并附有代码链接，便于直接复现和工程落地。
Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Diffusion、diffusion-models-list
Awesome-DiT-Inference 是基础设施领域的开源项目，由 xlite-dev 开发，2024 年首次发布。
它收录于基础设施分类，该分类目前共有 1,132 个项目，GitHub 星标数为 592。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-20。完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究扩散模型推理加速算法时快速调研。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Diffusion、diffusion-models-list。
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