NaviCache: 비디오 생성 모델을 위한 테스트 시간 자체 보정 캐싱

NaviCache: Test-Time Self-Calibration Caching for Video Generation

비디오 확산 모델(VDM)은 막대한 계산 비용으로 인해 제약이 있습니다. 오프라인 보정 기반 가속화는 보정 데이터 의존성, 과도한 보정 기간, 그리고 데이터 분포 변화에 취약하다는 단점이 있습니다. 반면, 오프라인 보정이 필요 없는 방법들은 이러한 문제를 해결하지만, 입력과 출력의 차이 간의 매핑이 실시간으로 변하는 즉각적인 0차 근사를 사용하기 때문에 관찰 노이즈에 취약하며 확산 경로 내의 고유한 운동량을 무시합니다. 본 논문에서는 특징 진화를 관성 항법 시스템(INS) 문제로 재해석하는 플러그 앤 플레이 방식의 테스트 시간 자체 보정 방법인 NaviCache를 제안합니다. NaviCache는 입력과 출력 변동 간의 상대적인 연관성을 모델링하여 기본적인 도메인 격차와 확산의 비정상적인 특성을 극복합니다. 본 연구에서는 특별히 설계된 초기 정렬 단계를 통해 특징 변화 비율과 잠재적인 드리프트를 적응적으로 추적하는 이중 상태 추정 아키텍처를 소개합니다. 시간 의존적인 노이즈 스케줄과 불확실성 인지 측정 업데이트 메커니즘을 통합하여 NaviCache는 오류 경계 내의 계산 건너뛰기를 위한 이론적으로 타당한 메커니즘을 제공합니다. HunyuanVideo, Wan 및 Open-Sora 시리즈에 대한 광범위한 실험 결과, NaviCache는 계산 건너뛰기에 대해 더 정확한 오류 판단을 수행하며 뛰어난 종합 성능을 달성하는 것으로 나타났습니다.

Video Diffusion Models (VDMs) is constrained by immense computational costs. While offline calibration-based acceleration suffers from calibration data dependency, prohibitive calibration duration, and susceptibility to distribution shifts, offline calibration-free methods eliminate these hurdles. However, since they rely on instantaneous zero-order approximations where the mapping between input and output differences varies in real-time, they are susceptible to observational noise and ignore the intrinsic momentum within the diffusion trajectory. In this paper, we propose NaviCache, a plug-and-play test-time self-calibration method re-conceptualizing feature evolution as an Inertial Navigation System (INS) problem. NaviCache bridges the fundamental domain gap and the non-stationary nature of diffusion by modeling the relative coupling between input and output variations. We introduce a dual-state estimation architecture that adaptively tracks the feature change ratio and its latent drift, initialized via a specialized Initial Alignment phase. By integrating a time-dependent noise schedule with an uncertainty-aware Measurement Update mechanism, NaviCache provides a theoretically grounded mechanism for error-bounded computation skipping. Extensive experiments on the HunyuanVideo, Wan, and Open-Sora series demonstrate that NaviCache exhibits more accurate error judgment for computation skipping and achieves outstanding comprehensive performance.