論文の概要: Adaptive Caching for Faster Video Generation with Diffusion Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02397v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 17:06:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 11:31:58.407653
• Title: Adaptive Caching for Faster Video Generation with Diffusion Transformers
• Title（参考訳）: 拡散変換器を用いた高速ビデオ生成のための適応キャッシング
• Authors: Kumara Kahatapitiya, Haozhe Liu, Sen He, Ding Liu, Menglin Jia, Chenyang Zhang, Michael S. Ryoo, Tian Xie,
• Abstract要約: 拡散変換器(DiT)はより大きなモデルと重い注意機構に依存しており、推論速度が遅くなる。 本稿では,Adaptive Caching(AdaCache)と呼ばれる,ビデオDiTの高速化のためのトレーニング不要手法を提案する。 また,AdaCache内で動画情報を利用するMoReg方式を導入し,動作内容に基づいて計算割り当てを制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.73348147077075
• License:
• Abstract: Generating temporally-consistent high-fidelity videos can be computationally expensive, especially over longer temporal spans. More-recent Diffusion Transformers (DiTs) -- despite making significant headway in this context -- have only heightened such challenges as they rely on larger models and heavier attention mechanisms, resulting in slower inference speeds. In this paper, we introduce a training-free method to accelerate video DiTs, termed Adaptive Caching (AdaCache), which is motivated by the fact that "not all videos are created equal": meaning, some videos require fewer denoising steps to attain a reasonable quality than others. Building on this, we not only cache computations through the diffusion process, but also devise a caching schedule tailored to each video generation, maximizing the quality-latency trade-off. We further introduce a Motion Regularization (MoReg) scheme to utilize video information within AdaCache, essentially controlling the compute allocation based on motion content. Altogether, our plug-and-play contributions grant significant inference speedups (e.g. up to 4.7x on Open-Sora 720p - 2s video generation) without sacrificing the generation quality, across multiple video DiT baselines.
• Abstract（参考訳）: 時間的に一貫性のある高忠実度ビデオを生成するのは計算コストがかかる。 より最近の拡散変換器(DiT)は、この文脈では大きな方向を向いているが、より大きなモデルと重い注意機構に依存し、推論速度が遅くなるため、そのような課題を高めているだけである。 本稿では,「全ての動画が平等に作成されているわけではない」という事実を動機として,適応キャッシング(AdaCache)と呼ばれるビデオDiTを高速化するトレーニングフリーな手法を提案する。 これに基づいて、拡散プロセスを通じてキャッシュ計算を行うだけでなく、各ビデオ生成に適したキャッシュスケジュールを考案し、品質とレイテンシのトレードオフを最大化する。 さらに,AdaCache内の動画情報を利用するMoReg方式を導入する。 さらに、当社のプラグアンドプレイコントリビューションは、複数のビデオDiTベースラインにまたがって、生成品質を犠牲にすることなく、大きな推論スピードアップ(Open-Sora 720p - 2sビデオ生成の4.7倍)を実現しています。

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