論文の概要: FastLightGen: Fast and Light Video Generation with Fewer Steps and Parameters
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01685v1
- Date: Mon, 02 Mar 2026 10:13:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-03 19:50:56.803829
- Title: FastLightGen: Fast and Light Video Generation with Fewer Steps and Parameters
- Title（参考訳）: FastLightGen: ステップとパラメータの少ない高速かつ軽量なビデオ生成
- Authors: Shao Shitong, Gu Yufei, Xie Zeke,
- Abstract要約: 我々は,大規模で計算コストの高いモデルを高速で軽量なモデルに変換するアルゴリズムであるFastLightGenを提案する。
FastLightGenは競合するすべてのメソッドを一貫して上回り、効率的なビデオ生成において新しい最先端技術を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The recent advent of powerful video generation models, such as Hunyuan, WanX, Veo3, and Kling, has inaugurated a new era in the field. However, the practical deployment of these models is severely impeded by their substantial computational overhead, which stems from enormous parameter counts and the iterative, multi-step sampling process required during inference. Prior research on accelerating generative models has predominantly followed two distinct trajectories: reducing the number of sampling steps (e.g., LCM, DMD, and MagicDistillation) or compressing the model size for more efficient inference (e.g., ICMD). The potential of simultaneously compressing both to create a fast and lightweight model remains an unexplored avenue. In this paper, we propose FastLightGen, an algorithm that transforms large, computationally expensive models into fast, lightweight counterparts. The core idea is to construct an optimal teacher model, one engineered to maximize student performance, within a synergistic framework for distilling both model size and inference steps. Our extensive experiments on HunyuanVideo-ATI2V and WanX-TI2V reveal that a generator using 4-step sampling and 30\% parameter pruning achieves optimal visual quality under a constrained inference budget. Furthermore, FastLightGen consistently outperforms all competing methods, establishing a new state-of-the-art in efficient video generation.
- Abstract（参考訳）: 近年、Hunyuan、WanX、Veo3、Klingといった強力なビデオ生成モデルが登場し、この分野の新しい時代が始まった。
しかし、これらのモデルの実践的な展開は、膨大なパラメータ数と推論に必要な反復的多段階サンプリングプロセスから生じる計算オーバーヘッドによって著しく妨げられている。
生成モデルを加速させる以前の研究は、サンプリングステップ(例: LCM, DMD, MagicDistillation)の数を減らしたり、より効率的な推論(例: ICMD, ICMD)のためにモデルサイズを圧縮する、2つの異なる軌道を主に追った。
高速で軽量なモデルを作るために両方を同時に圧縮する可能性は、未調査の道である。
本稿では,大規模で計算コストの高いモデルを高速で軽量なモデルに変換するアルゴリズムであるFastLightGenを提案する。
中心となる考え方は、モデルサイズと推論ステップの両方を蒸留するための相乗的枠組みの中で、生徒のパフォーマンスを最大化するために設計された最適な教師モデルを構築することである。
HunyuanVideo-ATI2VとWanX-TI2Vの広範な実験により,制約付き推論予算の下で,4ステップサンプリングと30倍のパラメータプルーニングを用いたジェネレータが最適視品質を実現することが明らかになった。
さらに、FastLightGenは競合するすべてのメソッドを一貫して上回り、効率的なビデオ生成における新しい最先端技術を確立します。
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