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热缓存与瓦片注意力:无限画布大场景渲染优化方案

先看清问题出在哪。一堵墙是计算量。全注意力复杂度随序列长度二次方增长,学术界叫它"二次方之墙"。对无限画布,序列长度就是画布 token 数,分辨率翻一倍,计算量翻四倍。另一堵墙是显存。扩散模型推理里,注意力层是显存消耗大头:社区实测拆解中,空间注意力约占峰值显存 40%,时序窗口缓存约 25%,VAE 编解码约 20%,中间特征约 15%。有多严重?4K 无限画布的峰值显存,比同分辨率固定画幅高出约 170%;画幅再翻一倍,显存约翻三倍。模型权重其实只占 8-10GB(FP16),真正吃显存的是中间状态和缓存。

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