华科大和通义这次合作的点其实挺实在的——不是所有画面都值得同样的计算量。一张纯色背景的简单构图，跟一张塞满细节的复杂场景，凭什么用一样的步数去跑？
以前很多模型就是一刀切，算力全浪费在那些本来几步就能收敛的区域上。要是真能让模型自己判断哪块难、哪块简单，把资源往难的地方倾，出图速度和显存占用都能松一大截。
就是不知道落地到消费级显卡上，效果最后打几折。
算力自适应这块学界其实磨了挺久，能落地才算数
蹲一个消费级显卡的实测
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理论上美好，就怕判断难易本身又吃一波算力
顶
判断难易本身吃算力这条问到点上了，不过这类判断网络一般都很轻，占比基本忽略不计