論文作者團(tuán)隊(duì)簡(jiǎn)介：本文第一作者周鑫，共同第一作者梁定康，均為華中科技大學(xué)博士生，導(dǎo)師為白翔教授。合作者包括華中科技大學(xué)陳楷錦、馮天瑞、林鴻凱，曠視科技陳習(xí)武、丁宜康、譚飛楊和香港大學(xué)趙恒爽助理教授。

在HunyuanVideo上，EasyCache在復(fù)雜場(chǎng)景下保持與原視頻的一致外觀，同時(shí)顯著加速

1.研究背景與動(dòng)機(jī)

近年來(lái)，隨著擴(kuò)散模型（DiffusionModels）和擴(kuò)散Transformer（DiT）在視頻生成領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，AI合成視頻的質(zhì)量和連貫性有了飛躍式提升。像OpenAISora、HunyuanVideo、Wan2.1等大模型，已經(jīng)能夠生成結(jié)構(gòu)清晰、細(xì)節(jié)豐富且高度連貫的長(zhǎng)視頻內(nèi)容，為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作、虛擬世界和多媒體娛樂(lè)帶來(lái)了巨大變革。

但與此同時(shí)，推理慢、算力消耗高的問(wèn)題也日益突出。以HunyuanVideo為例，生成一個(gè)5秒、720P分辨率的視頻，單次推理在單張H20上需要2小時(shí)。這種高昂的資源代價(jià)，極大限制了擴(kuò)散視頻生成技術(shù)在實(shí)時(shí)互動(dòng)、移動(dòng)端和大規(guī)模生產(chǎn)場(chǎng)景的應(yīng)用落地。

造成這一瓶頸的核心原因，是擴(kuò)散模型在生成過(guò)程中需要多次迭代去噪，每一步都要進(jìn)行完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理，導(dǎo)致大量冗余計(jì)算。如何在不影響視頻質(zhì)量的前提下，大幅提升推理效率，成為亟需突破的難點(diǎn)。

論文標(biāo)題：

LessisEnough:Training-FreeVideoDiffusionAccelerationviaRuntime-AdaptiveCaching

論文地址：

https://arxiv.org/abs/2507.02860

代碼地址（已開源）：

https://github.com/H-EmbodVis/EasyCache

項(xiàng)目主頁(yè)：

https://h-embodvis.github.io/EasyCache/

2.方法創(chuàng)新：EasyCache的設(shè)計(jì)與原理

本論文提出的EasyCache，是一種無(wú)需訓(xùn)練、無(wú)需模型結(jié)構(gòu)改動(dòng)、無(wú)需離線統(tǒng)計(jì)的推理加速新框架。它的核心思想非常直接：在推理過(guò)程中，動(dòng)態(tài)檢測(cè)模型輸出的「穩(wěn)定期」，復(fù)用歷史計(jì)算結(jié)果以減少冗余推理步驟。

2.1擴(kuò)散過(guò)程的「變換速率」規(guī)律

擴(kuò)散模型的生成過(guò)程可以理解為「逐步去噪」：每一步都從當(dāng)前潛變量出發(fā)，預(yù)測(cè)噪聲并更新狀態(tài)，逐漸還原出清晰的視頻內(nèi)容。將一個(gè)step內(nèi)的全部DiTblocks看做一個(gè)函數(shù)，可以考慮某個(gè)step的「方向?qū)?shù)」的一階近似：

為了便于分析，將其求均值和范數(shù)以簡(jiǎn)化為數(shù)值（變換速率，Transformationrate）：

通過(guò)對(duì)擴(kuò)散Transformer的內(nèi)部特征分析，發(fā)現(xiàn)：

在去噪初期，模型輸出變化劇烈，可能需要完整推理以捕捉全局結(jié)構(gòu)；

但在中后期，模型的「變換速率」趨于穩(wěn)定，行為近似線性，細(xì)節(jié)微調(diào)為主。

這種「穩(wěn)定性」意味著，許多步驟的輸出可以用之前某一步的結(jié)果做近似，大量冗余計(jì)算可以被跳過(guò)。

2.2EasyCache的自適應(yīng)緩存機(jī)制

EasyCache的具體實(shí)現(xiàn)流程如下：

（1）變換速率度量

定義每一步的「變換速率」

，用于衡量當(dāng)前輸出對(duì)輸入的敏感度。我們驚訝地發(fā)現(xiàn)，盡管整個(gè)模型的輸入輸出在時(shí)間步層面變化劇烈且呈現(xiàn)不同的變化模式，Kt在去噪后期卻能保持相對(duì)穩(wěn)定。

（2）自適應(yīng)判據(jù)與緩存復(fù)用

設(shè)定累計(jì)誤差閾值，動(dòng)態(tài)累計(jì)每步的輸出變化率（誤差指標(biāo)Et）。具體而言，假定Kt在局部為常數(shù)，可以通過(guò)下一個(gè)step的輸入變化與Kt一起協(xié)同判斷輸出的變化率（局部穩(wěn)定性判斷），將預(yù)估的輸出變化率累加可以作為累計(jì)誤差估計(jì)。

只要Et低于τ，就直接復(fù)用上一次完整推理的變換向量，否則重新計(jì)算并刷新緩存。

前R步為warm-up，全部完整推理，確保初期結(jié)構(gòu)信息不丟失。

（3）無(wú)需訓(xùn)練與模型改動(dòng)

EasyCache完全在推理階段生效，不需要模型重訓(xùn)練，也不需修改原有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以做到「即插即用」。

3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與可視化分析

論文在OpenSora、Wan2.1、HunyuanVideo等多個(gè)主流視頻生成模型上進(jìn)行了系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，考察了推理速度與生成質(zhì)量的平衡。

3.1定量實(shí)驗(yàn)結(jié)果

EasyCache在HunyuanVideo上實(shí)現(xiàn)2.2倍加速，PSNR提升36%，SSIM提升14%，LPIPS大幅下降，視頻質(zhì)量幾乎無(wú)損。在Wan2.1上也取得了超過(guò)2倍的加速比。

在圖像生成任務(wù)（如FLUX.1-dev）同樣可帶來(lái)4.6倍加速，并提升FID等指標(biāo)。

EasyCache與SVG等稀疏注意力技術(shù)可疊加，平均可達(dá)3.3倍加速，總體推理時(shí)長(zhǎng)從2小時(shí)縮短到33分鐘。

3.2可視化對(duì)比

論文展示了不同方法生成的視頻幀對(duì)比：

靜態(tài)緩存和TeaCache等方法在細(xì)節(jié)、結(jié)構(gòu)和清晰度上均有不同程度損失；

EasyCache生成的視頻在視覺(jué)效果上與原始模型幾乎一致，細(xì)節(jié)保留優(yōu)秀，且無(wú)明顯模糊或結(jié)構(gòu)錯(cuò)亂。更多可視化請(qǐng)見(jiàn)：https://h-embodvis.github.io/EasyCache/

在Wan2.1-14B上，EasyCache成功地保留了文字

EasyCache能夠在SVG的基礎(chǔ)上進(jìn)一步將加速倍數(shù)提高到三倍以上

4.總結(jié)與未來(lái)展望

EasyCache為視頻擴(kuò)散模型的推理加速提供了一種極簡(jiǎn)、高效、訓(xùn)練無(wú)關(guān)的新范式。它通過(guò)深入挖掘擴(kuò)散過(guò)程的內(nèi)在規(guī)律，實(shí)現(xiàn)了大幅提速且?guī)缀鯚o(wú)損的高質(zhì)量視頻生成，為擴(kuò)散模型在實(shí)際應(yīng)用中的落地提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。未來(lái)，隨著模型和有關(guān)加速技術(shù)的持續(xù)提升，我們期望能進(jìn)一步逼近「實(shí)時(shí)視頻生成」的目標(biāo)。

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/25Q7n0ufpwj972xdC-vGcw

望著繁華的都市,不知道何去何從,生活不如意,女主迷茫了

第3. 《重生之好命》 作者：差差【簡(jiǎn)介導(dǎo)讀】：望著繁華的都市，不知道何去何從，生活不如意，失去活著的勇氣，一道閃電送回了97年，一次重新選擇的機(jī)會(huì)，班花說(shuō)出令人心動(dòng)的話，?；ㄔ诳拷瑠^力一搏，絕不做一個(gè)無(wú)所事事的人。本故事純屬虛構(gòu)，切勿對(duì)號(hào)【點(diǎn)擊下方免費(fèi)閱讀更多精彩內(nèi)容】【精彩搶先看】：劉到此結(jié)束了？。 太子如今只是個(gè)虛設(shè)，朝堂上進(jìn)言也并無(wú)分量，而且據(jù)說(shuō)他自小體弱多病，太醫(yī)們斷言他活不過(guò)二十歲——_。如今他已經(jīng)年方十九，大限之日將至，嫡姐不想年紀(jì)輕輕就守寡，家里又得了皇帝的恩賜，給了一個(gè)太子妃之位，嫡姐便想到了我|。嫡姐平日里總是記掛著我，是個(gè)很好的姐姐，面對(duì)這種要求，我本不應(yīng)推辭。太子娶妻，整等我繼續(xù)說(shuō)。

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