論文の概要: SoundWeaver: Semantic Warm-Starting for Text-to-Audio Diffusion Serving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07865v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 00:38:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.328379
• Title: SoundWeaver: Semantic Warm-Starting for Text-to-Audio Diffusion Serving
• Title（参考訳）: SoundWeaver:テキストからオーディオへの拡散を実現するセマンティックウォームスタート
• Authors: Ayush Barik, Sofia Stoica, Nikhil Sarda, Arnav Kethana, Abhinav Khanduja, Muchen Xu, Fan Lai,
• Abstract要約: SoundWeaverは、意味論的に類似したキャッシュオーディオからウォームスタートすることで、テキストとオーディオの拡散を加速する最初のトレーニング不要で、モデルに依存しないサービスシステムである。 現実世界のオーディオトレースでは、SoundWeaverは1.8-3.0$のレイテンシ削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.28709684346978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-to-audio diffusion models produce high-fidelity audio but require tens of function evaluations (NFEs), incurring multi-second latency and limited throughput. We present SoundWeaver, the first training-free, model-agnostic serving system that accelerates text-to-audio diffusion by warm-starting from semantically similar cached audio. SoundWeaver introduces three components: a Reference Selector that retrieves and temporally aligns cached candidates via semantic and duration-aware gating; a Skip Gater that dynamically determines the percentage of NFEs to skip; and a lightweight Cache Manager that maintains cache utility through quality-aware eviction and refinement. On real-world audio traces, SoundWeaver achieves 1.8--3.0$ \times $ latency reduction with a cache of only ${\sim}$1K entries while preserving or improving perceptual quality.
• Abstract（参考訳）: テキストからオーディオへの拡散モデルは高忠実な音声を生成するが、数十の関数評価(NFE)が必要であり、マルチ秒レイテンシとスループットの制限が生じる。 SoundWeaverは、意味論的に類似したキャッシュオーディオからウォームスタートすることで、テキストとオーディオの拡散を加速する最初のトレーニング不要でモデルに依存しないサービスシステムである。 SoundWeaverは3つのコンポーネントを紹介している: セマンティックおよび持続性を考慮したゲーティングを通じてキャッシュされた候補を検索および時間的に整列する参照セレクタ、スキップするNFEの割合を動的に決定するSkip Gater、品質認識と改善を通じてキャッシュユーティリティを維持する軽量キャッシュマネージャ。 現実世界のオーディオトレースでは、SoundWeaverは1.8-3.0$ \times $ latency reductionを達成している。

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