EcoVideo：云边缘动态中的熵编排视频生成范例

由于迭代全帧去噪，DiT 视频生成延迟密集，而先前的云边缘方法很大程度上依赖于静态步骤间解耦，无法利用帧间相似性或适应系统动态。我们提出了 EcoVideo，一种用于动态帧间解耦的熵编排框架：早期自注意力熵为帧选择提供了逐帧信息密度的 无需训练 估计；云大型模型对稀疏高熵关键帧进行去噪；边缘轻量级模型通过运动感知插值重建剩余帧，并针对时间稳定性进行细化。 EcoVideo 进一步根据实时带宽和计算可用性调整关键帧预算和边缘细化深度，从而在约束条件下优化端到端延迟。对代表性 DiT 视频生成器的实验表明，在低带宽、计算受限的边缘设置中，质量与效率的权衡得到了改善，端到端加速高达 2.9 倍。代码可在 https://github.com/IF-LAB-PKU/EcoVideo 获取。