MC-Sparse：弥合扩散 Transformer 中稠密与稀疏注意力的差距

针对扩散 Transformer 长序列生成中稀疏注意力导致质量下降的问题，研究者提出免训练框架 MC-Sparse，通过缓存查询分组、KV 索引与稠密-稀疏注意力残差并在去噪步骤间复用，实现更高保真度。在 Minimax-H3-Base 上取得 1.80 倍去噪加速，3D 资产生成上达 2.32 倍，质量损失可忽略。