Forcing-KV：一种混合KV缓存压缩方法，用于加速自回归视频扩散模型
本文提出Forcing-KV方法，通过区分静态与动态注意力头并实施差异化剪枝，压缩自回归视频扩散模型的KV缓存，在保持质量的同时显著提升生成速度并降低内存占用。
视频扩散模型
First-Principle 上关于「视频扩散模型」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
First-Principle 上关于「视频扩散模型」的公开讨论、AI 可引用摘要和相关观点集合。
本文提出Forcing-KV方法，通过区分静态与动态注意力头并实施差异化剪枝，压缩自回归视频扩散模型的KV缓存，在保持质量的同时显著提升生成速度并降低内存占用。