浙大与 NVIDIA 开源 NanoKV 视频生成 KV 缓存压缩框架
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浙大与 NVIDIA 开源 NanoKV 视频生成 KV 缓存压缩框架
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AI 综述
浙江大学与 NVIDIA 团队发布并开源 NanoKV，一个冻结视频骨干、面向自回归视频生成的高比率 KV 缓存压缩框架，同时开源了 NanoKV-Fast 及三个视频骨干的全部实现，附数据收集、编解码器与读取器拟合、推理和视频对评估指南。 据仓库介绍，在 HY-WorldPlay 上 NanoKV 达到 26.09× 有效 KV 压缩（KVTC 为 13.50×），PSNR 从 18.56 提升到 19.56 dB，峰值 GPU 显存最多降低 35.9%；可选的 NanoKV-Fast 用同一压缩系数做混合维度注意力，在 HY-WorldPlay 上节省 32.31% 的全部视觉注意力计算。 编解码器与读取器的下载计划上线 Hugging Face，尚未发布；models/ 目录下的模型集成沿用上游许可条款。
AI 根据报道生成 · 13 小时前更新
最新进展11月4日 17:26
浙大与 NVIDIA 发布 NanoKV：面向自回归视频生成的高比率 KV 缓存压缩框架开源报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- GitHub · 3D 生成新仓库浙大与 NVIDIA 发布 NanoKV：面向自回归视频生成的高比率 KV 缓存压缩框架开源
浙江大学与 NVIDIA 团队发布 NanoKV，一个冻结视频骨干、面向生成的高比率 KV 压缩框架，并开源全部实现。在 HY-WorldPlay 上达到 26.09× 有效 KV 压缩（KVTC 为 13.50×），PSNR 从 18.56 提升到 19.56 dB；峰值 GPU 显存最多降低 35.9%。可选的 NanoKV-Fast 用同一压缩系数做混合维度注意力，在 HY-WorldPlay 上节省 32.31% 的全部视觉注意力计算。
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