Diffusion paralleli: generazione AI finalmente veloce

DRiffusion introduce un approccio Draft-and-Refine che parallelizza il processo di sampling dei modelli diffusion, storicamente vincolato a iterazioni sequenziali che causano alta latenza. L'idea è semplice ma efficace: generare prima una bozza rapida e poi raffinarla in parallelo, invece di procedere step dopo step. Questo approccio non richiede di riarchitetturare i modelli esistenti, rendendolo applicabile con relativa facilità a pipeline già in produzione. Il risultato è una riduzione significativa dei tempi di generazione senza sacrificare la qualità dell'output finale.