Fugu-MT 論文翻訳(概要): MeanCache: From Instantaneous to Average Velocity for Accelerating Flow Matching Inference

論文の概要: MeanCache: From Instantaneous to Average Velocity for Accelerating Flow Matching Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19961v1
Date: Tue, 27 Jan 2026 08:35:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-29 15:46:06.611893
Title: MeanCache: From Instantaneous to Average Velocity for Accelerating Flow Matching Inference
Title（参考訳）: MeanCache: フローマッチング推論の高速化のための瞬時から平均速度
Authors: Huanlin Gao, Ping Chen, Fuyuan Shi, Ruijia Wu, Li YanTao, Qiang Hui, Yuren You, Ting Lu, Chao Tan, Shaoan Zhao, Zhaoxiang Liu, Fang Zhao, Kai Wang, Shiguo Lian,
Abstract要約: MeanCacheは、効率的なフローマッチング推論のためのトレーニング不要のキャッシュフレームワークである。我々は,MeanCacheがそれぞれ4.12X,4.56X,3.59Xのアクセラレーションを達成したことを実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.934900617930774
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present MeanCache, a training-free caching framework for efficient Flow Matching inference. Existing caching methods reduce redundant computation but typically rely on instantaneous velocity information (e.g., feature caching), which often leads to severe trajectory deviations and error accumulation under high acceleration ratios. MeanCache introduces an average-velocity perspective: by leveraging cached Jacobian--vector products (JVP) to construct interval average velocities from instantaneous velocities, it effectively mitigates local error accumulation. To further improve cache timing and JVP reuse stability, we develop a trajectory-stability scheduling strategy as a practical tool, employing a Peak-Suppressed Shortest Path under budget constraints to determine the schedule. Experiments on FLUX.1, Qwen-Image, and HunyuanVideo demonstrate that MeanCache achieves 4.12X and 4.56X and 3.59X acceleration, respectively, while consistently outperforming state-of-the-art caching baselines in generation quality. We believe this simple yet effective approach provides a new perspective for Flow Matching inference and will inspire further exploration of stability-driven acceleration in commercial-scale generative models.
Abstract（参考訳）: 効率的なフローマッチング推論のためのトレーニング不要なキャッシュフレームワークであるMeanCacheを紹介した。既存のキャッシング手法は冗長な計算を減らしているが、典型的には即時速度情報(例えば特徴キャッシング)に依存しており、しばしば高い加速度比の下で重度の軌道偏差や誤差蓄積を引き起こす。 MeanCacheは、平均速度の観点を導入している。キャッシュされたJacobian-vector製品(JVP)を活用して、瞬時速度から間隔平均速度を構築することにより、局所的なエラーの蓄積を効果的に軽減する。キャッシュタイミングとJVP再利用の安定性をさらに向上するため,予算制約下でのピーク抑制ショートベストパスを用いて,軌道安定スケジューリング戦略を実用的なツールとして開発し,スケジュールを決定する。 FLUX.1、Qwen-Image、HunyuanVideoの実験では、MeanCacheはそれぞれ4.12Xと4.56Xと3.59Xの加速を達成した。この単純で効果的なアプローチは、フローマッチング推論の新しい視点を与え、商業規模の生成モデルにおける安定性駆動加速度のさらなる探求を促すだろうと考えている。

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