免訓練加速DiT！Meta提出自適應緩存新方法，視頻生成快2.6倍

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原標題：免訓練加速DiT！Meta提出自適應緩存新方法，視頻生成快2.6倍
關鍵字：視頻,緩存,步驟,質量,團隊
文章來源：量子位
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內容摘要：

一水發自凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI現在，視頻生成模型無需訓練即可加速了？！
Meta提出了一種新方法AdaCache，能夠加速DiT模型，而且是無需額外訓練的那種（即插即用）。
話不多說，先來感受一波加速feel（最右）：
可以看到，與其他方法相比，AdaCache生成的視頻質量幾乎無異，而生成速度卻提升了2.61倍。
據了解，AdaCache靈感源于“并非所有視頻都同等重要”。
啥意思？？原來團隊發現：
有些視頻在達到合理質量時所需的去噪步驟比其他視頻少
因此，團隊在加速DiT時主打一個“按需分配，動態調整”，分別提出基于內容的緩存調度和正則化（MoReg）來控制緩存及計算分配。
目前這項技術已在GitHub開源，單個A100（80G）GPU 上就能運行，網友們直呼：
看起來速度提升了2~4倍，Meta讓開源AI再次偉大！
“并非所有視頻都同等重要”下面我們具體介紹下這項研究。
先說結論，以Open-Sora是否加持AdaCache為例，使用AdaCache能將視頻生成速度提升4.7倍——
質量幾乎相同的情況下，前后速度從419.60s降低到89.53s。
具體如

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