arXiv:2611.10340v1 Announce Type: new Abstract: Feature caching accelerates Diffusion Transformers by reusing intermediate computations across denoising timesteps, yet existing methods share a fundamental blind spot: they treat the standard reference denoising trajectory as the optimisation target, approximating its per-step states and thus inheriting its output as an implicit quality ceiling. We argue that this target is arbitrary -- what truly matters is the ideal result, not the intermediate path taken to reach it. We propose IdealCache, a training-free framework that abandons step-wise imi
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月11日 · 原文日期：2026年11月10日
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人工核验：尚无核验记录
