多伦多大学 AReA：免训练注意力机制让 DiT 高分辨率生图更快更稳

多伦多大学提出免训练注意力机制 AReA，用于扩散 Transformer（DiT）在超出训练分辨率生成时加速并稳定高分辨率生图。该方法在去噪早期对下采样 key/value 做跨尺度粗注意力，后期用逐步收缩窗口做局部注意力，无需新增参数或训练。AReA 在多个目标分辨率和模型上一致超越最强免训练基线，且更快更省。