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机构名称：
¥ 2.0
生成时间一致的高保真视频在计算上可能很昂贵，尤其是在较长的时间跨度上。更典型的扩散变压器（DIT）只会增加了挑战，因为它们依赖更大的模型和更重的注意机制，从而导致推理速度较慢。在本文中，我们介绍了一种无训练的方法来加速视频点，称为自适应缓存（ADACACHE），这是由于“并非所有视频都相同的视频都相等”的事实而动机：意思是，某些视频需要更少的DeNoOs步骤来获得比其他视频相比，获得合理质量的步骤。在此基础上，我们不仅通过扩散过程缓存计算，而且还设计了针对每个视频生成的缓存时间表，从而最大程度地提高了质量延迟权衡。我们进一步引入了运动正则（MOREG）方案，以利用Adacache中的视频信息，从本质上控制基于运动内容的计算分配。总的来说，我们的插件贡献授予了重要的推理加速度（例如在开放式720p -2s视频生成上最多可达4.7×），而无需在多个视频DIT基线上牺牲生成质量。
arxiv：2411.02397v2 [CS.CV] 2024年11月7日
主要关键词
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