Shuncheng Jie, Desen Sun, Ri Hong, Yuyang Tian, Hong Zhang, Sihang Liu · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29733 · open-access PDF
디스플레이 변환기는 이미지를 편집하는 서비스에서 널리 사용됩니다. 효율성과 사생활을 보존하기 위해 기존 시스템은 일반적으로 클라우드와 장치 협력에 의존합니다. 장치에 요청 특정 추론을 유지하면 개인 이미지와 프롬프트를 클라우드에 보낼 수 없습니다. 이러한 워크로드는 종종 얼굴 교환 및 가상 시도와 같은 일반적인 템플릿을 사용하여 KV 상태를 요청에 대해 사전 계산하고 재사용 할 수 있습니다. 그러나이 재사용 상태는 템플릿의 수에 따라 크고 규모가 크며 모바일 장치에 모두 저장하는 것이 불가능합니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Diffusion transformers are widely used in image-editing services. To preserve both efficiency and privacy, existing systems commonly rely on cloud-device collaboration. Keeping request-specific inference on the device avoids sending personal images and prompts to the cloud. These workloads often use common templates, such as in face swapping and virtual try-on, enabling KV state to be precomputed and reused across requests. However, this reusable state is large and scales with the number of templates, making it impractical to store all of them on mobile devices. Storing them in the cloud addre
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