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在基于扩散模型的图像编辑任务中，实现高质量与高效加速的平衡需要综合运用模型架构优化、采样策略创新、条件控制增强及硬件加速等多维度技术。
一、一步反演与掩码引导的编辑框架
通过一步反演框架将输入图像映射到可编辑的潜在空间，结合掩码引导的注意力重缩放机制，实现文本引导的局部编辑。例如，SwiftEdit通过一步反演和注意力重缩放，将编辑时间压缩至0.23秒，比传统多步方法快50倍。具体步骤包括：
- 一步反演：利用预训练的一步文本到图像模型（如SwiftBrushv2）作为主干，将输入图像直接映射到潜在空间，避免传统多步反转的高计算成本。
- 掩码引导编辑：通过生成的掩码控制编辑区域，结合注意力重缩放技术动态调整编辑强度，在保留背景信息的同时注入目标内容。
二、扩散Transformer的注意力优化
针对Transformer架构的二次计算复杂度，采用<