研究背景与动机 - 扩散模型和扩散Transformer在视频生成领域广泛应用，显著提升了AI合成视频的质量和连贯性，如OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1等模型已能生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容 [3] - 当前扩散模型存在推理慢、算力消耗高的问题，例如HunyuanVideo生成5秒720P视频在单张H20上需2小时，限制了实时互动和移动端应用 [4] - 核心瓶颈在于扩散模型需多次迭代去噪，每一步都需完整神经网络前向推理，导致大量冗余计算 [5] 方法创新：EasyCache设计与原理 - EasyCache是一种无需训练、无需模型结构改动的推理加速框架，通过动态检测模型输出的「稳定期」复用历史计算结果以减少冗余推理步骤 [7] - 研究发现扩散模型在去噪初期输出变化剧烈需完整推理，中后期「变换速率」趋于稳定，行为近似线性，可通过复用历史结果跳过冗余计算 [12][13] - 采用自适应缓存机制，通过变换速率度量(Kt)和累计误差阈值(Et)动态判断是否复用缓存，前R步为warm-up确保初期结构信息不丢失 [15][19] 实验结果与性能 - 在HunyuanVideo上实现2.2倍加速，PSNR提升36%至32.66，SSIM提升14%至0.9313，LPIPS大幅下降至0.0533，视频质量几乎无损 [17][20] - 在Wan2.1上取得2.54倍加速，PSNR达25.24，SSIM 0.8337，LPIPS 0.0952，优于Static cache和TeaCache等方法 [20] - 在图像生成任务(FLUX.1-dev)实现4.64倍加速，FID降至23.2，CLIP Score保持26.1 [21][22] - 与SVG等稀疏注意力技术叠加后平均加速达3.3倍，总体推理时长从2小时缩短至33分钟 [23][26] 技术优势与行业影响 - 可视化对比显示EasyCache生成的视频在细节、结构和清晰度上与原模型几乎一致，显著优于静态缓存和TeaCache等方法 [24][25] - 该技术为视频扩散模型提供了极简、高效、训练无关的推理加速新范式，为实际应用落地奠定基础 [27] - 未来有望通过持续优化进一步逼近「实时视频生成」目标，推动数字内容创作和多媒体娱乐行业变革 [27]