NaviCache：用于视频生成的测试时自校准缓存

视频扩散模型 (VDM) 受到巨大计算成本的限制。虽然基于离线校准的加速受到校准数据依赖性、校准持续时间过长以及对分布变化的敏感性的影响，但离线免校准方法消除了这些障碍。然而，由于它们依赖于瞬时零阶近似，其中输入和输出差异之间的映射实时变化，因此它们容易受到观测噪声的影响并忽略扩散轨迹内的内在动量。在本文中，我们提出了 NaviCache，一种即插即用的测试时自校准方法，将特征演化重新概念化为惯性导航系统（INS）问题。 NaviCache 通过对输入和输出变化之间的相对耦合进行建模，弥合了基本域差距和扩散的非平稳性质。我们引入了一种双状态估计架构，该架构可以自适应地跟踪特征变化率及其潜在漂移，并通过专门的初始对齐阶段进行初始化。通过将时间相关的噪声调度与不确定性感知的测量更新机制相集成，NaviCache 为错误限制计算跳过提供了一种理论上可靠的机制。在HunyuanVideo、Wan、Open-Sora系列上的大量实验表明，NaviCache对计算跳跃的错误判断更加准确，综合性能表现出色。