GRACE两阶段压缩框架提升视频生成效率
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GRACE两阶段压缩框架提升视频生成效率
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AI 综述
GRACE 论文作者提出两阶段框架，在压缩预训练视频自编码器的同时保持与预训练 DiT 的兼容：冻结基础潜变量并学习残差潜变量补回强压缩损失的信息，在冻结 DiT 的特征空间中对齐压缩潜变量，再以轻量微调和非对称去噪适配 DiT。 在 Wan2.1-I2V-14B 上，GRACE 将 token 数减少 8 倍、延迟降低 11.1 倍（480x832x81），作者称其在 VBench 上的生成质量与压缩前的预训练管线相当。
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最新进展10月7日 08:00
GRACE：生成感知的潜变量压缩框架提升视频生成效率报道时间线
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10月7日
- Hugging Face 每日论文GRACE：生成感知的潜变量压缩框架提升视频生成效率
GRACE 提出两阶段框架，在压缩预训练视频自编码器的同时保持与预训练 DiT 的兼容：冻结基础潜变量并学习残差潜变量补回强压缩损失的信息，在冻结 DiT 的特征空间中对齐压缩潜变量，再以轻量微调和非对称去噪适配 DiT。
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