AdaCache（Adaptive Caching）是Meta推出的開源技術，能加速AI視頻生成過程。AdaCache自適應緩存機制優化計算資源分配，根據不同視頻內容的復雜度動態調整計算量，減少不必要的計算開銷。AdaCache引入運動正則化策略，用視頻內的運動信息進一步優化緩存決策。實驗表明，AdaCache在保持視頻質量的同時，顯著提升生成速度，在多GPU環境下效果顯著，對視頻生成領域具有重要的應用價值和發展前景。
AdaCache的主要功能自適應緩存機制：AdaCache的核心功能之一是自適應緩存機制，根據視頻內容的變化動態決定是否需要重新計算殘差連接（如注意力或MLP輸出）?；谟嬎惝斍皻埐钆c前一步驟殘差之間的變化率實現，避免不必要的重復計算。運動正則化（MoReg）：AdaCache引入運動正則化策略，用視頻中的運動信息調整緩存計劃。有助于在處理高動態視頻時合理分配計算資源，確保在提高速度的同時保持生成質量。質量-延遲權衡：AdaCache能最大化視頻生成的質量-延遲權衡，基于定制化的緩存策略為每個視頻生成任務提供最優的計算資源分配方案。即插即用組件：作為一個無需訓練的即插即用組件，AdaCache輕松集成到現有的視頻DiT模型中，無需重新訓練，即可提升推理速度。AdaCache的技術原理基于變化率的緩存決策：AdaCache用距離度量（如L1距離）衡量不同擴散步驟間殘差連接的變化。如果變化率低于某個閾值，復用緩存的計算結果，否則需要重新計算。動態緩存計劃：基于視頻內容的變化率，AdaCache動態制定緩存計劃，即決定何時重新計算殘差。這種決策機制支持AdaCache在保持視頻質量的同時減少計算量。運動信息的利用：AdaCache基于估計殘差幀差異計算噪聲潛在運動分數，引入運動梯度作為早期運動趨勢的預測因子。運動信息被用來調整緩存計劃，特別是在視頻內容中運動較多時增加計算資源。多GPU環境下的優化：在多GPU并行計算環境中，AdaCache能減少GPU間的通信開銷，基于緩存機制避免重復的計算任務，進一步提升視頻生成的效率。AdaCache的項目地址項目官網：adacache-dit.github.ioGitHub倉庫：https://github.com/AdaCache-DiT/AdaCachearXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.02397AdaCache的應用場景影視制作：在電影和電視劇的后期制作中，加速特效生成、場景渲染等環節，縮短制作周期，降低成本。視頻編輯軟件：在視頻編輯工具中，實現實時預覽和快速處理，提升非線性編輯（NLE）軟件的性能，增強用戶體驗。在線視頻平臺：對于需要快速生成和處理大量視頻內容的在線平臺（如YouTube、TikTok等），提高視頻內容的生產效率，滿足用戶對高質量視頻內容的需求。社交媒體：在社交媒體平臺上，加速用戶生成內容（UGC）的處理，如實時視頻濾鏡、特效添加等。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）：在VR和AR應用中，提高視頻內容的渲染速度，為用戶帶來更流暢的沉浸式體驗。 
