免训练加速DiT！Meta提出自适应缓存新方法，视频生成快2.6倍

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原标题：免训练加速DiT！Meta提出自适应缓存新方法，视频生成快2.6倍
关键字：视频,缓存,步骤,质量,团队
文章来源：量子位
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内容摘要：

一水发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI现在，视频生成模型无需训练即可加速了？！
Meta提出了一种新方法AdaCache，能够加速DiT模型，而且是无需额外训练的那种（即插即用）。
话不多说，先来感受一波加速feel（最右）：
可以看到，与其他方法相比，AdaCache生成的视频质量几乎无异，而生成速度却提升了2.61倍。
据了解，AdaCache灵感源于“并非所有视频都同等重要”。
啥意思？？原来团队发现：
有些视频在达到合理质量时所需的去噪步骤比其他视频少
因此，团队在加速DiT时主打一个“按需分配，动态调整”，分别提出基于内容的缓存调度和正则化（MoReg）来控制缓存及计算分配。
目前这项技术已在GitHub开源，单个A100（80G）GPU 上就能运行，网友们直呼：
看起来速度提升了2~4倍，Meta让开源AI再次伟大！
“并非所有视频都同等重要”下面我们具体介绍下这项研究。
先说结论，以Open-Sora是否加持AdaCache为例，使用AdaCache能将视频生成速度提升4.7倍——
质量几乎相同的情况下，前后速度从419.60s降低到89.53s。
具体如

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