BRACE：通过重心有理预测驯服尖锐不规则性，实现 Diffusion Transformer 快速推理

英文标题：BRACE: Taming Sharp Irregularities via Barycentric Rational Forecasting for Fast Diffusion Transformers Inference

该论文聚焦 Diffusion Transformer（DiT）在高保真图像和视频生成中的高计算开销问题。现有时间特征缓存方法可通过跳过冗余计算加速推理，但在特征变化存在尖锐不规则性时可能面临挑战。BRACE 提出基于重心有理函数的预测方法，旨在提升缓存预测的稳定性与准确性，从而实现更快的 DiT 推理。该研究对需要在生成质量、推理速度和计算成本之间取得平衡的开发者具有参考价值。

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