每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

BWCache：通过块级缓存加速视频扩散变换器

Created by
  • Haebom

作者

崔汉帅、唐志清、徐志飞、姚志、曾文一、贾伟佳

大纲

本文提出了一种加速扩散变换器 (DiT) 处理的方法，DiT 是视频生成领域的一项前沿技术。由于 DiT 采用顺序降噪处理，处理速度较慢，而现有的加速方法存在性能下降或难以复用中间特征的问题。通过分析 DiT 块的特征演化模式，我们发现中间阶段表现出较高的特征相似性。基于此分析，我们提出了一种无需学习的新型加速技术——分块缓存 (BWCache)。BWCache 动态缓存并复用 DiT 块中的特征，最大限度地减少不必要的计算，同时通过相似性度量保持视觉质量。实验结果表明，在多个视频扩散模型中，BWCache 的加速速度最高可达 2.24 倍。

Takeaways，Limitations

•
Takeaways：
◦
我们提出了一种新方法（BWCache），以有效提高基于 DiT 的视频生成模型的处理速度。
◦
无需培训、无需学习的方法，增加了应用的便利性。
◦
通过利用相似性指标，在不影响视觉质量的情况下实现速度的提高。
◦
通过实验验证对各种视频扩散模型的适用性。
•
Limitations：
◦
BWCache 的性能提升程度可能因所使用的视频传播模型和数据集而异。
◦
可能需要进一步研究来优化缓存机制。
◦
增加内存使用量的可能性。
◦
可能需要进一步研究来确定具体的相似性阈值。
👍
Made with Slashpage