論文の概要: Not All Frames Deserve Full Computation: Accelerating Autoregressive Video Generation via Selective Computation and Predictive Extrapolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02979v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 11:34:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.461582
• Title: Not All Frames Deserve Full Computation: Accelerating Autoregressive Video Generation via Selective Computation and Predictive Extrapolation
• Title（参考訳）: すべてのフレームが完全計算を保存するわけではない:選択計算と予測外挿による自動回帰ビデオ生成の高速化
• Authors: Hanshuai Cui, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Fanshuai Meng, Weijia Jia, Wei Zhao,
• Abstract要約: オートレグレッシブ(AR)ビデオ拡散モデルは、長めのビデオ生成を可能にするが、複数ステップの復調を繰り返して高価である。 我々は,効率的なARビデオ拡散のためのトレーニングフリーフレームワークSCOPEを提案する。 MAGI-1とSkyReels-V2では、SCOPEは元の出力に匹敵する品質を維持しながら最大4.73倍のスピードアップを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.70067126225172
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autoregressive (AR) video diffusion models enable long-form video generation but remain expensive due to repeated multi-step denoising. Existing training-free acceleration methods rely on binary cache-or-recompute decisions, overlooking intermediate cases where direct reuse is too coarse yet full recomputation is unnecessary. Moreover, asynchronous AR schedules assign different noise levels to co-generated frames, yet existing methods process the entire valid interval uniformly. To address these AR-specific inefficiencies, we present SCOPE, a training-free framework for efficient AR video diffusion. SCOPE introduces a tri-modal scheduler over cache, predict, and recompute, where prediction via noise-level Taylor extrapolation fills the gap between reuse and recomputation with explicit stability controls backed by error propagation analysis. It further introduces selective computation that restricts execution to the active frame interval. On MAGI-1 and SkyReels-V2, SCOPE achieves up to 4.73x speedup while maintaining quality comparable to the original output, outperforming all training-free baselines.
• Abstract（参考訳）: オートレグレッシブ(AR)ビデオ拡散モデルは、長めのビデオ生成を可能にするが、複数ステップの復調を繰り返して高価である。 既存のトレーニング不要のアクセラレーション手法はバイナリキャッシュや再計算による決定に依存しており、直接再利用が大きすぎるが完全な再計算が不要な中間ケースを見渡すことができる。 さらに、非同期ARスケジュールは、異なるノイズレベルを共生成フレームに割り当てるが、既存のメソッドは有効間隔全体を均一に処理する。 これらのAR固有の非効率性に対処するために,効率的なARビデオ拡散のためのトレーニング不要フレームワークSCOPEを提案する。 SCOPEはキャッシュ、予測、再計算によるトリモーダルスケジューラを導入し、ノイズレベルのTaylor外挿による予測は、エラー伝搬解析を背景とした明確な安定性制御による再利用と再計算のギャップを埋める。 さらに、実行をアクティブフレーム間隔に制限する選択的計算を導入する。 MAGI-1とSkyReels-V2ではSCOPEは最大4.73倍のスピードアップを実現し、元の出力に匹敵する品質を維持した。

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