EasyCache：无需训练，智能加速视频扩散模型推理，大幅缩短AI视频生成时间。
原文标题：EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
原文作者：机器之心
冷月清谈：
EasyCache的核心创新在于其“无需训练、无需模型结构改动、无需离线统计”的特性。它通过深入分析扩散模型的去噪过程，发现在去噪中后期，模型的“变换速率”（Transformation rate, Kt）趋于稳定，这意味着很多步骤的输出变化微乎其微。EasyCache正是利用这一规律，动态检测模型的“稳定期”，然后直接复用历史计算结果，从而跳过大量冗余的神经网络前向推理步骤。
其实现机制精妙：通过定义和度量每一步的“变换速率”，并设定一个累计误差阈值进行自适应判断。只要预估的输出变化率低于阈值，就复用缓存，否则重新计算并刷新缓存。同时，前几步作为“热身”阶段，仍进行完整推理以确保初期结构信息的准确捕捉。
实验证明，EasyCache在HunyuanVideo、Wan2.1等主流视频生成模型上均实现了两倍以上的推理加速，同时还保持甚至提升了视频的PSNR、SSIM等质量指标，实现了几乎无损的高质量生成。它甚至与稀疏注意力等技术可叠加，将总加速比提升至3.3倍以上，将数小时的生成时间大幅缩短至约33分钟。这项创新为AI视频生成技术在实际应用中的大规模落地提供了坚实基础。
怜星夜思：
2、文章里提到最终目标是“实时视频生成”，EasyCache虽然让速度快了很多，但离真正的实时互动还是有距离的。大家觉得除了这种推理加速，我们还需要在视频生成模型的哪些方面有重大突破，才能真正实现那种“所见即所得”的实时生成体验呢？比如模型架构、数据处理或者硬件之类的？
3、视频生成速度这么快，质量还那么好，我们是不是也要想想它可能带来的负面影响，比如合成视频（deepfake）会更容易制作？作为技术开发者或者使用者，我们应该怎么应对这些潜在的风险呢？有没有什么行业规范或者技术手段可以限制滥用？
原文内容
论文作者团队简介：本文第一作者周鑫，共同第一作者梁定康，均为华中科技大学博士生，导师为白翔教授。合作者包括华中科技大学陈楷锦、冯天瑞、林鸿凯，旷视科技陈习武、丁宜康、谭飞杨和香港大学赵恒爽助理教授。
在HunyuanVideo上，EasyCache在复杂场景下保持与原视频的一致外观，同时显著加速
1. 研究背景与动机
近年来，随着扩散模型（Diffusion Models）和扩散 Transformer（DiT）在视频生成领域的广泛应用，AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型，已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容，为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。
但与此同时，推理慢、算力消耗高的问题也日益突出。以 HunyuanVideo 为例，生成一个 5 秒、720P 分辨率的视频，单次推理在单张 H20 上需要 2 小时。这种高昂的资源代价，极大限制了扩散视频生成技术在实时互动、移动端和大规模生产场景的应用落地。
造成这一瓶颈的核心原因，是扩散模型在生成过程中需要多次迭代去噪，每一步都要进行完整的神经网络前向推理，导致大量冗余计算。如何在不影响视频质量的前提下，大幅提升推理效率，成为亟需突破的难点。
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论文标题：
Less is Enough: Training-Free Video Diffusion Acceleration via Runtime-Adaptive Caching
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/2507.02860
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代码地址（已开源）：
https://github.com/H-EmbodVis/EasyCache
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项目主页：
https://h-embodvis.github.io/EasyCache/
2. 方法创新：EasyCache 的设计与原理
本论文提出的 EasyCache，是一种无需训练、无需模型结构改动、无需离线统计的推理加速新框架。它的核心思想非常直接：在推理过程中，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。
2.1 扩散过程的 「变换速率」 规律
扩散模型的生成过程可以理解为 「逐步去噪」：每一步都从当前潜变量出发，预测噪声并更新状态，逐渐还原出清晰的视频内容。将一个 step 内的全部 DiT blocks 看做一个函数，可以考虑某个 step 的 「方向导数」 的一阶近似：
为了便于分析，将其求均值和范数以简化为数值（变换速率，Transformation rate）：
通过对扩散 Transformer 的内部特征分析，发现：
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在去噪初期，模型输出变化剧烈，可能需要完整推理以捕捉全局结构；
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但在中后期，模型的 「变换速率」 趋于稳定，行为近似线性，细节微调为主。
这种 「稳定性」 意味着，许多步骤的输出可以用之前某一步的结果做近似，大量冗余计算可以被跳过。
2.2 EasyCache 的自适应缓存机制
EasyCache 的具体实现流程如下：
（1）变换速率度量
定义每一步的 「变换速率」
（2）自适应判据与缓存复用
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设定累计误差阈值，动态累计每步的输出变化率（误差指标Et）。具体而言，假定Kt在局部为常数，可以通过下一个 step 的输入变化与Kt一起协同判断输出的变化率（局部稳定性判断），将预估的输出变化率累加可以作为累计误差估计。
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只要Et低于τ，就直接复用上一次完整推理的变换向量，否则重新计算并刷新缓存。
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前 R 步为 warm-up，全部完整推理，确保初期结构信息不丢失。
（3）无需训练与模型改动
EasyCache 完全在推理阶段生效，不需要模型重训练，也不需修改原有网络结构，可以做到 「即插即用」。
3. 实验结果与可视化分析
论文在 OpenSora、Wan2.1、HunyuanVideo 等多个主流视频生成模型上进行了系统实验，考察了推理速度与生成质量的平衡。
3.1 定量实验结果
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EasyCache 在 HunyuanVideo 上实现 2.2 倍加速，PSNR 提升 36%，SSIM 提升 14%，LPIPS 大幅下降，视频质量几乎无损。在 Wan2.1 上也取得了超过 2 倍的加速比。
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在图像生成任务（如 FLUX.1-dev）同样可带来 4.6 倍加速，并提升 FID 等指标。
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EasyCache 与 SVG 等稀疏注意力技术可叠加，平均可达 3.3 倍加速，总体推理时长从 2 小时缩短到 33 分钟。
3.2 可视化对比
论文展示了不同方法生成的视频帧对比：
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静态缓存和 TeaCache 等方法在细节、结构和清晰度上均有不同程度损失；
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EasyCache 生成的视频在视觉效果上与原始模型几乎一致，细节保留优秀，且无明显模糊或结构错乱。更多可视化请见：https://h-embodvis.github.io/EasyCache/
在Wan2.1-14B上，EasyCache成功地保留了文字
EasyCache能够在SVG的基础上进一步将加速倍数提高到三倍以上
4. 总结与未来展望
EasyCache 为视频扩散模型的推理加速提供了一种极简、高效、训练无关的新范式。它通过深入挖掘扩散过程的内在规律，实现了大幅提速且几乎无损的高质量视频生成，为扩散模型在实际应用中的落地提供了坚实基础。未来，随着模型和有关加速技术的持续提升，我们期望能进一步逼近 「实时视频生成」 的目标。
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