推理加速3倍！开普云优化TeaCache助力文生视频技术飞跃

在文生视频（Text-to-Video）技术快速发展的今天，模型的推理速度往往成为推广应用的瓶颈。然而，当前主流的扩散模型在生成视频时，需要经过多个复杂的去噪步骤，每一步都需要大量计算资源，导致生成速度慢、成本高。

算资源，导致生成速度慢、成本高。

图3 Wan2.1推理流程

主流扩散模型（如Wan2.1）通过多步去噪生成视频（图3）。在生成过程中，每个时间步的计算量大致相同，但实际上很多时间步对最终结果影响甚微。如果能智能地跳过低影响时间步，就可以减少不必要的计算，从而大幅提高推理速度。

图4 TeaCache与Uniform Cache对比

此前，TeaCache提出了一种基于线性拟合的缓存策略，通过预测相邻时间步的输出差异，判断是否跳过某些计算（图4），从而加快视频生成速度。然而，这种方法存在以下问题：

线性拟合误差较大：在不同时间步的变化趋势并不完全符合线性关系（如图5），导致缓存策略不够精准。

误差累积影响生成质量：错误的缓存决策会导致最终生成的视频质量下降。

图5 Timestep Embedding差异 、Modulated Input差异和输出差异间的变化趋势

针对TeaCache算法存在的问题，开普云提出了非线性拟合+动态缓存控制的方法，其核心改进点在于，在不同时间步使用不同的拟合函数，减少误差。同时自适应调整缓存阈值，确保推理质量。

从实际测试数据来看，优化效果十分显著。原本 Wan2.1 在文生视频推理的时间为 1829s，经过 TeaCache 优化后降至 909s，而开普云的方法进一步优化至 578s；在图生视频方面，Wan2.1 的推理时间为 903s，TeaCache 优化后为 363s，开普云的优化方法则将推理时间进一步压缩至340s。

开普云的优化算法大幅减少计算时间，将视频生成速度提升至原来的3倍，同时保证画面质量不受影响。测试数据显示，用户可以在更短的时间内获得高质量的视频内容。

图6 文生视频-14B（wan生成的黄猫，手套是红色）

优化前：teacahe的红色手套颜色不稳定

优化后：手套保持红色

在此，感谢 TeaCache 原作者对开普云工作的认可，感谢他们在相关项目中给予的支持与致谢！开普云未来还将积极参与知识共享，助力加速技术迭代，为模型算法升级和人工智能技术进步贡献更多力量。