論文の概要: SuperGen: An Efficient Ultra-high-resolution Video Generation System with Sketching and Tiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17756v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 07:49:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.680779
• Title: SuperGen: An Efficient Ultra-high-resolution Video Generation System with Sketching and Tiling
• Title（参考訳）: SuperGen:スケッチとタイリングを併用した高効率超高解像度ビデオ生成システム
• Authors: Fanjiang Ye, Zepeng Zhao, Yi Mu, Jucheng Shen, Renjie Li, Kaijian Wang, Desen Sun, Saurabh Agarwal, Myungjin Lee, Triston Cao, Aditya Akella, Arvind Krishnamurthy, T. S. Eugene Ng, Zhengzhong Tu, Yuke Wang,
• Abstract要約: SuperGenは、超高解像度ビデオ生成のための効率的なタイルベースのフレームワークである。 追加の訓練をせずに広範囲の解像度をサポートする。 SuperGenにはタイルで調整された、適応的で、リージョン対応のキャッシュ戦略が組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.96742776792205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have recently achieved remarkable success in generative tasks (e.g., image and video generation), and the demand for high-quality content (e.g., 2K/4K videos) is rapidly increasing across various domains. However, generating ultra-high-resolution videos on existing standard-resolution (e.g., 720p) platforms remains challenging due to the excessive re-training requirements and prohibitively high computational and memory costs. To this end, we introduce SuperGen, an efficient tile-based framework for ultra-high-resolution video generation. SuperGen features a novel training-free algorithmic innovation with tiling to successfully support a wide range of resolutions without additional training efforts while significantly reducing both memory footprint and computational complexity. Moreover, SuperGen incorporates a tile-tailored, adaptive, region-aware caching strategy that accelerates video generation by exploiting redundancy across denoising steps and spatial regions. SuperGen also integrates cache-guided, communication-minimized tile parallelism for enhanced throughput and minimized latency. Evaluations demonstrate that SuperGen harvests the maximum performance gains while achieving high output quality across various benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは最近、生成タスク(例えば、画像やビデオ生成)において顕著な成功を収めており、高品質なコンテンツ(例えば、2K/4Kビデオ)の需要は、様々な領域で急速に増加している。 しかし、既存の標準解像度(例えば720p)プラットフォーム上で超高解像度ビデオを生成することは、過剰な再トレーニング要件と、計算とメモリのコストが禁じられているため、依然として困難である。 そこで我々は,超高解像度ビデオ生成のための効率的なタイルベースのフレームワークであるSuperGenを紹介する。 SuperGenは、メモリフットプリントと計算の複雑さを著しく減らしながら、追加のトレーニング努力なしで広範囲の解像度をサポートするために、タイリングを使った新しいトレーニング不要のアルゴリズム革新を特徴としている。 さらに、SuperGenはタイルを調整し、適応的で、地域対応のキャッシュ戦略を導入し、デノナイジングステップと空間領域をまたいだ冗長性を活用することで、ビデオ生成を加速する。 SuperGenはまた、スループットの向上とレイテンシの最小化のために、キャッシュ誘導、通信最小化のタイル並列処理を統合している。 評価の結果、SuperGenは様々なベンチマークで高い出力品質を実現しつつ、最大のパフォーマンス向上を達成している。

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