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免训练加速DiT!Meta提出自适应缓存新方法,视频生成快2 ...
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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
时间:2024-11-8 09:54
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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
和运动正则化(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。
具体如何实现的呢??
众所周知,DiT(Diffusion Transformers)结合了扩散模型和Transformer架构的优势,通过模拟从噪声到数据的扩散过程,能够生成高质量图像和视频。
不过DiT并非完美无缺,自OpenAI发布Sora以来(DiT因被视为Sora背后的技术基础之一而广受关注),人们一直尝试改进它。
这不,Meta的这项研究就瞄准了DiT为人熟知的痛点:
依赖更大的模型和计算密集型的注意力机制,导致推理速度变慢
。
展开来说——
首先,团队在研究中发现,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。
他们展示了基于Open-Sora的不同视频序列在不同去噪步骤下的稳定性和质量变化。
通过逐步减少去噪步骤,他们发现每个视频序列的 “中断点”(即质量开始显著下降的步骤数量)是不同的,右侧直方图也显示了在不同步骤中特征变化的幅度。
这启发了团队,
“并非所有视频都同等重要”
。
换句话说,针对每个视频都可以有不同的缓存和计算分配,以此节约资源。
于是
针对缓存
,Meta推出了一种名为AdaCache(自适应缓存)的新方法,核心是:
每次生成视频时,AdaCache会按视频的特定内容分配缓存资源,将不同视频的缓存需求动态调整到最优。
其架构如图所示,下面具体展开。
左侧部分
,AdaCache将DiT的原始扩散过程分为多个步骤,并对每一步进行残差计算,以生成新的表示。
这些新的表示会在后续步骤中被重复使用,而不需要每次都重新计算,从而节省大量计算资源。
过程中,研究使用一个距离度量(ct)来判断当前表示和之前缓存的表示之间的变化幅度。
如果变化较小,就可以直接使用缓存,节省计算量;如果变化较大,则需要重新计算。
右侧部分
,是DiT内部的计算过程,可以看到空间-时间注意力(STA)、交叉注意力(CA)和多层感知器(MLP)三个模块。
其中每一步生成的新表示(如ft+k和ft)会使用缓存中的残差进行更新,从而减少重复计算的次数。
总之一句话,这种策略使得计算资源能够根据视频内容的复杂性和变化率
动态分配
。
此外,为了进一步改进AdaCache,团队还引入
运动正则化(MoReg)
来控制计算分配。
通过考虑视频特定的
运动信息
来优化缓存策略
团队发现,视频中的运动内容对于确定最佳的去噪步骤数量至关重要,通常高运动内容需要更多去噪步骤来保证生成质量。
基于此,MoReg的核心思想是:
对于运动内容较多的视频,应该
减少缓存的使用
,从而允许在更多的步骤中进行重新计算。
由于需要在视频生成过程中实时估计运动,MoReg不能依赖于传统的、计算密集型的
像素空间运动估计算法
。
补充一下,这是一种用于视频编码中的技术,它通过比较相邻帧之间的像素差异来估计运动向量,从而实现视频的压缩。
因此,MoReg使用
残差帧差异
作为噪声潜在运动得分(noisy latent motion-score)的度量,其公式如下:
且为了进一步提高运动估计的准确性,MoReg引入了
运动梯度
(motion-gradient)的概念。
它可以作为一个更好的趋势估计,帮助在视频生成的早期阶段预测运动,并作为调整缓存策略的依据。
那么,采用AdaCache+MoReg的最终效果如何呢?
实验结果:优于其他免训练加速方法
最后,团队使用了
VBench基准测试
来评估AdaCache在不同视频生成任务中的性能。
其中VBench提供了一系列的质量指标,包括峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和感知图像质量指标(LPIPS)。
同时,还测量了推理延迟(Latency)和计算复杂度(FLOPs)。
测试对象包括了
AdaCache的多个变体
,包括慢速(slow)、快速(fast)和带有MoReg的版本。
结果显示,fast变体提供了更高的加速比,而slow变体则提供了更高的生成质量。
与此同时,与其他
无训练加速方法
(如∆-DiT、T-GATE和PAB)相比,在生成质量相当或更高的情况下,AdaCache都提供了显著的加速效果。
另外,随着
GPU的数量增加
,AdaCache的加速比也相应增加,这表明它能够有效地
利用并行计算资源
,并减少GPU之间的通信开销。
更多实验细节欢迎查阅原论文。
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