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GitHub · 3D 生成新仓库·· 18 小时前AI 评分24

Jev 自适应粒度路由:Causal-rCM 视频生成在 T4 与 A100 上的可复现审计

j1s4nn/jev-adaptive-granularity-WM

来源与原文

GitHub · 3D 生成新仓库

发布时间:(北京时间)

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https://github.com/j1s4nn/jev-adaptive-granularity-WM

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AI 导读

研究团队针对 Wan2.1-1.3B 因果扩散模型 Causal-rCM 发布自适应粒度路由的完整审计代码与工件,在 16GB Tesla T4 与 A100-SXM4-80GB 上验证三项前提。T4 上粗粒度前向耗时是细粒度的 3.01 倍(盈亏平衡点 2.33 倍),A100 上降至 1.60–1.75 倍并快 1.46 倍;手工信号 AUROC 仅 0.491,纯文本 Jev 决策模型达 0.788。A100 上单次 Jev 决策节省 1.78 秒 DiT 时间与 7.39 秒总时间,代价是 CLIP 主体一致性下降 0.020。

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