RECAP:互校正加速视频扩散,720p 提速 3.05 倍
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RECAP:互校正加速视频扩散,720p 提速 3.05 倍
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AI 综述
Tiange Xu 等作者提出免训练视频扩散加速方法 RECAP,把稀疏注意力与分层缓存通过互惠校正耦合,并由在线误差反馈自适应协调。 据该论文,在 HunyuanVideo 上生成 720p、5 秒视频时,RECAP 实现 3.05 倍加速,保真度和推理速度均优于所测试的稀疏注意力方法、缓存方法及其直接组合。该结论限于上述模型与生成设置。
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最新进展10月20日 12:00
RECAP:用互惠稀疏注意力与分层缓存加速视频扩散模型报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月20日
- arXiv · cs.LGRECAP:用互惠稀疏注意力与分层缓存加速视频扩散模型
RECAP 是一种免训练方法,通过互惠校正把稀疏注意力与分层缓存耦合起来,并由在线误差反馈自适应协调。在 HunyuanVideo 上生成 720p 5 秒视频时,RECAP 实现 3.05 倍加速,保真度和推理速度均优于所测试的稀疏注意力、缓存方法及其直接组合。
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