OmniCache: A Trajectory-Oriented Global Perspective on Training-Free
  Cache Reuse for Diffusion Transformer Models

Yutao Zhang

论文状态：已完成

OmniCache: A Trajectory-Oriented Global Perspective on Training-Free Cache Reuse for Diffusion Transformer Models

发表：2025/08/22

Transformer架构 (11)扩散模型高效推理 (8)无训练加速方法 (18)Diffusion Transformer (6)采样轨迹缓存重用 (1)

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TL;DR 精炼摘要

OmniCache提出无训练加速扩散Transformer (DiT) 模型，它通过轨迹导向的全局视角，系统分析并策略性地在整个采样过程中分配缓存复用，而非仅限于后期。该方法动态估计并滤除引入的噪声，从而在显著提升采样速度的同时，有效保持了高质量生成效果。

摘要

Diffusion models have emerged as a powerful paradigm for generative tasks such as image synthesis and video generation, with Transformer architectures further enhancing performance. However, the high computational cost of diffusion Transformers-stemming from a large number of sampling steps and complex per-step computations-presents significant challenges for real-time deployment. In this paper, we introduce OmniCache, a training-free acceleration method that exploits the global redundancy inherent in the denoising process. Unlike existing methods that determine caching strategies based on inter-step similarities and tend to prioritize reusing later sampling steps, our approach originates from the sampling perspective of DIT models. We systematically analyze the model's sampling trajectories and strategically distribute cache reuse across the entire sampling process. This global perspective enables more effective utilization of cached computations throughout the diffusion trajectory, rather than concentrating reuse within limited segments of the sampling procedure. In addition, during cache reuse, we dynamically estimate the corresponding noise and filter it out to reduce its impact on the sampling direction. Extensive experiments demonstrate that our approach accelerates the sampling process while maintaining competitive generative quality, offering a promising and practical solution for efficient deployment of diffusion-based generative models.

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1. 论文基本信息 (Bibliographic Information)

标题 (Title): OmniCache: A Trajectory-Oriented Global Perspective on Training-Free Cache Reuse for Diffusion Transformer Models (OmniCache：一种面向轨迹的、用于无训练缓存复用的全局视角方法，适用于扩散 Transformer 模型)
作者 (Authors): Huanpeng Chu (Zhipu AI), Wei Wu (Nanjing University), Guanyu Fen (Zhipu AI), Yutao Zhang (Zhipu AI). 作者主要来自智谱AI，这是一家在大型模型领域知名的研究机构。
发表期刊/会议 (Journal/Conference): 本文目前发布于 arXiv，是一个预印本 (preprint) 平台。arXiv 上的论文尚未经过同行评审，但通常是研究者发布最新成果的首选渠道，具有很高的时效性。
发表年份 (Publication Year): 2024 (根据 arXiv 链接推断)。
摘要 (Abstract): 扩散模型，特别是基于 Transformer 架构的模型，在图像和视频生成任务中表现出色，但其巨大的计算成本（采样步数多、每步计算复杂）阻碍了实时部署。本文提出了一种名为 OmniCache 的无训练加速方法，旨在利用去噪过程中的全局冗余。与现有方法基于相邻步骤相似性、并倾向于在采样后期复用缓存的策略不同，OmniCache 从扩散 Transformer (DiT) 模型的采样轨迹出发，系统性地分析并战略性地将缓存复用分布在整个采样过程中。这种全局视角能够更有效地利用缓存，而不是将其集中在少数几个步骤。此外，OmniCache 在复用缓存时会动态估计并滤除引入的噪声，以减少对采样方向的干扰。实验证明，该方法在保持高质量生成效果的同时，显著加速了采样过程。
原文链接 (Source Link):
- arXiv 链接: https://arxiv.org/abs/2508.16212
- PDF 链接: http://arxiv.org/pdf/2508.16212v2
- 发布状态: 预印本 (Preprint)。

2. 整体概括 (Executive Summary)

研究背景与动机 (Background & Motivation - Why):
- 核心问题： 基于 Transformer 的扩散模型（如 DiT, Sora）虽然生成质量高，但推理速度极慢，计算成本高昂，这成为其在实际应用（尤其是实时视频生成）中的主要瓶颈。
- 重要性与挑战： 加速扩散模型推理是一个关键的研究方向。现有的缓存复用 (Cache Reuse) 方法通常利用相邻采样步骤输出的局部相似性来决定是否跳过计算。然而，这些方法存在一个核心缺陷：相似性最高的阶段往往出现在采样后期，此时模型去噪能力减弱，任何由缓存复用引入的噪声都可能对最终结果造成不可逆的负面影响。这形成了一个矛盾：最适合复用的时机（高相似性）恰恰是风险最高的时机（低容错性）。
- 创新切入点： 论文作者认为，不应孤立地看待相邻步骤的相似性，而应从全局采样轨迹的视角来制定缓存策略。他们假设，在采样轨迹平滑、方向稳定的区域（即曲率低的地方）进行缓存复用，对整体轨迹的干扰最小，即便这些区域的局部相似性不一定是最高的。这是一种从“局部最优”转向“全局最优”的思路。
核心贡献/主要发现 (Main Contribution/Findings - What):
- 提出了一种基于采样轨迹的缓存复用新范式： 首次系统性地将扩散模型的几何采样路径用于指导缓存复用策略。通过分析轨迹的曲率 (curvature)，OmniCache 在轨迹最“直”、最稳定的部分进行缓存，而不是在相似度最高的后期。
- 设计了主动的噪声校正机制： OmniCache 不仅优化了缓存时机，还主动处理缓存带来的负面影响。它通过分析相邻步骤引入噪声的相关性，来估计并滤除当前步骤的缓存噪声。此外，还根据采样阶段（早期/后期）的不同，对噪声进行低通或高通滤波，以保护不同频率的信号。
- 实现了在低冗余模型上的有效加速： 对于已经通过蒸馏技术压缩、计算冗余度很低的模型，传统缓存方法容易导致模型崩溃。OmniCache 证明了其在该类具有挑战性的模型上依然能实现有效且几乎无损的加速（如在 CogVideoX-distill 上实现 1.45 倍加速）。

基础概念 (Foundational Concepts):
- 扩散模型 (Diffusion Models): 这是一类生成模型。其核心思想分为两个过程：
  1. 前向过程 (Forward Process): 从一张真实的图片开始，逐步、多次地向其添加少量高斯噪声，直到图片完全变成纯噪声。这个过程是固定的、无需学习的。
  2. 反向过程 (Reverse Process): 训练一个深度神经网络（如 U-Net 或 Transformer），让它学习如何从一张充满噪声的图片中，一步步地“猜”出并移除噪声，最终恢复出原始的清晰图片。生成新图片时，从一个随机噪声开始，利用训练好的网络不断去噪，最终得到一张全新的、符合训练数据分布的图片。
- 扩散 Transformer (Diffusion Transformer, DiT): 这是扩散模型的一种架构变体。传统的扩散模型通常使用 U-Net 结构作为去噪网络，而 DiT 则采用了在自然语言处理领域大获成功的 Transformer 架构。DiT 将图像（或视频帧）切分成小块 (patches)，像处理单词一样处理这些图像块，利用其强大的 self-attention 机制来捕捉全局依赖关系，展现出优异的可扩展性和性能。
- 缓存复用 (Cache Reuse): 在迭代计算中，如果相邻两次计算的输入和内部状态非常相似，那么可以跳过第二次计算，直接“复用”第一次计算的结果（即缓存），从而节省计算资源。在扩散模型中，由于相邻采样步骤的输入（略微去噪的图像）相似，因此可以缓存并复用网络中某些模块（如注意力层）的输出。
前人工作 (Previous Works):
- 减少采样步数的方法： 如模型蒸馏 (Knowledge Distillation) 将多步的去噪过程“压缩”到少数几步；或设计更高效的微分方程求解器 (DE Solvers) 来用更少的步数完成采样。
- 降低单步计算成本的方法： 如模型剪枝 (Pruning)、量化 (Quantization) 等。
- 基于相似性的缓存方法：
  - DeepCache: 缓存 U-Net 上采样模块的特征图。
  - AdaCache: 动态调整缓存复用的强度。
  - T-GATE 和 TOCA: 专注于 DiT 模型中的特定模块（如交叉注意力或 Token 维度）进行缓存。这些方法大多依赖局部特征相似性作为决策依据，倾向于在采样后期进行缓存。
技术演进 (Technological Evolution): 生成模型领域从早期的 GANs 演进到如今由扩散模型主导。在扩散模型内部，骨干网络从 U-Net 演进到更具扩展性的 Transformer (DiT)。随着模型规模和应用场景（如视频生成）的扩大，效率成为核心瓶颈，催生了各类加速技术。缓存复用是其中一个重要的无训练加速方向，而 OmniCache 正是站在现有缓存方法的基础上，提出了一个更根本、更全局的优化视角。
差异化分析 (Differentiation): OmniCache 与现有缓存方法的核心区别在于决策依据和策略：
- 全局轨迹 vs. 局部相似性： OmniCache 的决策依据是全局采样轨迹的几何形状（曲率），而其他方法是相邻步骤的输出特征的局部相似性（如L2距离）。
- 分布式缓存 vs. 后期集中缓存： OmniCache 将缓存操作战略性地分布在整个轨迹的平滑区域，而其他方法因相似性度量，自然地将缓存集中在采样后期。
- 主动纠错 vs. 被动接受误差： OmniCache 包含一个专门的模块来估计和校正缓存引入的噪声，而多数现有方法没有这一机制，只能依赖模型自身的鲁棒性来消化误差。

4. 方法论 (Methodology - Core Technology & Implementation Details)

OmniCache 的方法论可以分为两个核心阶段：校准阶段 (Calibration Stage) 用于确定缓存策略，和推理阶段 (Inference Stage) 用于加速生成。

方法原理 (Methodology Principles):
- 核心直觉1： 扩散模型的采样过程可以看作是从一个高维噪声点向目标数据流形移动的一条轨迹。在这条轨迹上，方向变化剧烈（曲率高）的“拐点”是生成内容的关键转折点，不应被干扰。而在轨迹平滑、方向稳定（曲率低）的“直线”区域，进行缓存复用对最终结果的影响最小。
- 核心直觉2： 缓存复用引入的噪声并非完全随机，它与上一步引入的噪声存在相关性。因此，可以通过上一步的噪声来近似估计当前步骤将要引入的噪声，并提前将其从结果中减去，实现主动校正。
方法步骤与流程 (Steps & Procedures):

$Figure . The diagram of our OmniCache. In the calibration stage, we store the states at different time steps $\\boldsymbol { x } _ { t _ { n } }$ to obtain the corresponding time and correct the denoi…$ Figure . The diagram of our OmniCache. In the calibration stage, we store the states at different time steps $\boldsymbol { x } _ { t _ { n } }$ to obtain the corresponding time and correct the denoisng mode's output bason the noise coelation and high-pass/low-pas fteing.

上图（图像1）清晰地展示了 OmniCache 的两个阶段：
1. 校准阶段 (Calibration Stage - (a)部分):
  - 获取轨迹点： 对一个或少数几个样本，执行一次完整的、无缓存的采样过程，并保存每个时间步 $t$ 的中间状态 $x_t$ 。
  - 轨迹降维与可视化： 使用主成分分析 (PCA) 等方法将高维的 $x_t$ 序列投影到一个三维子空间，从而可视化采样轨迹。
  - 计算曲率： 在降维后的轨迹上，计算每个时间步的曲率。曲率低的点表示轨迹平滑，是缓存复用的理想候选点。
  - 确定缓存集 $s$ ： 根据曲率大小，选择一系列时间步进行缓存复用，形成一个“复用集合” $s$ 。同时，为保证噪声校正的有效性，规定不能连续超过两个步骤进行缓存。
  - 计算噪声相关性 $\gamma_t$ ： 在此阶段，同时计算在每个时间步 $t$ 进行缓存复用会引入的噪声 $q_\theta(x_t, t)$ ，并计算相邻步骤噪声之间的相关性系数 $\gamma_t$ ，以备推理阶段使用。
2. 推理阶段 (Inference Stage - (b)部分):
  - 对于一个新的生成任务，模型按照时间步 $T \to 1$ 进行迭代去噪。
  - 在每个时间步 $t$ ，检查 $t$ 是否在校准阶段确定的缓存集 $s$ 中。
  - 如果 $t \notin s$ (正常采样): 执行完整的 DiT 网络前向传播，计算出真实的去噪结果 $\epsilon_\theta(x_t, t)$ 。同时，为了给下一步可能的缓存做准备，会额外进行一次“模拟缓存”计算，得到带噪声的输出 $\widetilde{\epsilon}_\theta(x_t, t)$ ，并计算出当前步的缓存噪声 $q_\theta(x_t, t) = \widetilde{\epsilon}_\theta(x_t, t) - \epsilon_\theta(x_t, t)$ ，将其保存。
  - 如果 $t \in s$ (缓存复用):
    1. 跳过 DiT 网络中大部分模块（如 Attention 和 MLP）的计算，直接使用上一步 $t+1$ 缓存的结果。得到一个带噪声的初步输出 $\widetilde{\epsilon}_\theta(x_t, t)$ 。
    2. 噪声校正： 从上一步 $t+1$ 获取已保存的缓存噪声 $q_\theta(x_{t+1}, t+1)$ 。利用预先计算的相关性系数 $\gamma_t$ ，估计当前步的噪声为 $\gamma_t \cdot q_\theta(x_{t+1}, t+1)$ 。
    3. 频率滤波： 对估计出的噪声进行滤波处理。在采样早期（主要形成轮廓和结构），使用低通滤波，避免高频噪声干扰；在采样后期（主要添加细节），使用高通滤波，避免低频噪声破坏已形成的结构。
    4. 最终输出： 从初步输出中减去经过滤波的估计噪声，得到校正后的最终输出。
数学公式与关键细节 (Mathematical Formulas & Key Details):
- 标准采样步骤： DDPM 的采样过程可以表示为： $x _ { t - 1 } = \frac { 1 } { \sqrt { \alpha _ { t } } } \left( x _ { t } - \frac { \beta _ { t } } { \sqrt { 1 - \overline { { \alpha _ { t } } } } } \epsilon _ { \theta } ( x _ { t } , t ) \right) + \sigma _ { t } z , \quad z \in N ( 0 , I )$ 其中， $x_t$ 是第 $t$ 步的带噪输入， $\epsilon_\theta(x_t, t)$ 是模型预测的噪声， $\alpha_t, \beta_t, \sigma_t$ 是预设的噪声调度超参数。
- 带缓存噪声的采样： 当使用缓存时，模型输出变为 $\widetilde{\epsilon}_\theta(x_t, t) = \epsilon_\theta(x_t, t) + q_\theta(x_t, t)$ ，其中 $q_\theta(x_t, t)$ 是引入的缓存噪声。采样步骤变为： $\widetilde { x } _ { t - 1 } = \frac { 1 } { \sqrt { \alpha _ { t } } } \bigg ( x _ { t } - \frac { \beta _ { t } } { \sqrt { 1 - \overline { { \alpha _ { t } } } } } \big ( \epsilon _ { \theta } ( x _ { t } , t ) + q _ { \theta } ( x _ { t } , t ) \big ) \bigg ) + \sigma _ { t } z$
- 噪声相关性估计： 通过对缓存噪声 $q_\theta(x_t, t)$ 进行泰勒展开，可以得到相邻步骤噪声之间的近似关系： $q _ { \theta } ( x _ { t - 1 } , t - 1 ) \approx \gamma _ { t - 1 } q _ { \theta } ( x _ { t } , t )$ 其中 $\gamma_{t-1}$ 是噪声相关性系数。论文进一步推导得出，当轨迹的二阶导数（即曲率）最小时，这个近似关系最准确。这为“在低曲率区域进行缓存复用”提供了理论支持，因为它能让噪声校正更有效。

5. 实验设置 (Experimental Setup)

数据集 (Datasets):
- 图像生成: ImageNet，一个大规模的图像分类数据集，包含1000个类别，常用于评估条件图像生成模型的质量。
- 文本到视频生成: VBench，这是一个专门为评估视频生成模型而设计的综合性基准测试，包含950个不同的文本提示 (prompts)。
- 图像到视频生成: 随机生成100个视频进行评估，模型为 CogVideoX-5b-I2V-distill。
评估指标 (Evaluation Metrics):
- Fréchet Inception Distance (FID):
  1. 概念定义: FID 是衡量生成图像与真实图像分布之间距离的常用指标。它通过一个预训练的 Inception-v3 网络提取图像特征，然后计算两组特征（生成图像集和真实图像集）的均值和协方差，最后通过一个公式计算这两个多元高斯分布之间的距离。FID 分数越低，表示生成图像的质量和多样性越接近真实图像。
  2. 数学公式: $\mathrm{FID}(x, g) = \left\| \mu_x - \mu_g \right\|^2 + \mathrm{Tr}\left( \Sigma_x + \Sigma_g - 2(\Sigma_x \Sigma_g)^{1/2} \right)$
  3. 符号解释: $x$ 和 $g$ 分别代表真实图像和生成图像的分布。 $\mu_x$ 和 $\mu_g$ 是特征向量的均值。 $\Sigma_x$ 和 $\Sigma_g$ 是特征向量的协方差矩阵。 $\mathrm{Tr}(\cdot)$ 代表矩阵的迹。
- Precision and Recall:
  1. 概念定义: 这对指标用于更细致地评估生成模型。Precision (精确率) 衡量生成样本的保真度（生成的图像有多真实），而 Recall (召回率) 衡量生成样本的多样性（能否覆盖真实数据分布的广度）。两者都是越高越好。
  2. 数学公式: 这两个指标的计算基于特征空间中真实样本与生成样本之间的距离关系，没有单一的简洁公式，而是通过计算特征流形之间的重叠程度得出。
  3. 符号解释: 计算过程涉及对特征空间进行划分和统计，此处不展开复杂公式。
- VBench Score:
  1. 概念定义: 这是一个综合性评分，用于全面评估文本到视频生成模型。它涵盖了16个不同的维度，如视频质量、与文本的对齐度、时间一致性、物体持久性等。分数越高，表示视频生成模型的综合能力越强。
  2. 数学公式: VBench 的总分是其16个子项得分的加权平均值或综合函数，没有单一的数学公式。
  3. 符号解释: N/A
- PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio):
  1. 概念定义: 峰值信噪比是衡量图像或视频质量的经典指标，通过计算原始信号与失真信号之间的均方误差 (MSE) 得出。PSNR 值越高，表示失真越小，质量越好。 它主要关注像素级别的差异。
  2. 数学公式: $\mathrm{PSNR} = 10 \cdot \log_{10}\left(\frac{\mathrm{MAX}_I^2}{\mathrm{MSE}}\right)$
  3. 符号解释: $\mathrm{MAX}_I$ 是图像可能的最大像素值（如8位图像为255）。 $\mathrm{MSE}$ 是原始图像和生成图像之间的均方误差。
- SSIM (Structural Similarity Index Measure):
  1. 概念定义: 结构相似性指数从亮度、对比度和结构三个方面衡量两张图像的相似性，比 PSNR 更符合人类的视觉感知。SSIM 值范围在-1到1之间，越接近1，表示两张图像越相似。
  2. 数学公式: $\mathrm{SSIM}(x, y) = \frac{(2\mu_x\mu_y + c_1)(2\sigma_{xy} + c_2)}{(\mu_x^2 + \mu_y^2 + c_1)(\sigma_x^2 + \sigma_y^2 + c_2)}$
  3. 符号解释: $\mu_x, \mu_y$ 是图像 x, y 的均值； $\sigma_x^2, \sigma_y^2$ 是方差； $\sigma_{xy}$ 是协方差； $c_1, c_2$ 是用于维持稳定的常数。
- LPIPS (Learned Perceptual Image Patch Similarity):
  1. 概念定义: LPIPS 是一种基于深度学习的感知相似度度量。它计算两张图片在深度网络（如 VGG, AlexNet）不同层级上激活特征的距离。它比 SSIM 和 PSNR 更能捕捉人类对图像相似性的感知。LPIPS 分数越低，表示两张图像在感知上越相似。
  2. 数学公式: $d(x, x_0) = \sum_l \frac{1}{H_l W_l} \sum_{h,w} \left\| w_l \odot (\hat{y}_{hw}^l - \hat{y}_{0hw}^l) \right\|_2^2$
  3. 符号解释: 该公式计算在第 $l$ 层的特征图 $\hat{y}^l$ 和 $\hat{y}_0^l$ 之间的加权欧氏距离。 $w_l$ 是学习到的通道权重。
对比基线 (Baselines): 论文选择了多个当前先进的无训练 DiT 加速方法进行比较，包括 FORA, Δ-DiT, T-GATE, PAB, AdaCache, TeaCache 和 ToCA。这些基线具有代表性，因为它们涵盖了近期基于缓存或相似性的主流加速技术。

6. 实验结果与分析

核心结果分析 (Core Results Analysis):

文本到视频生成 (Table 1 - 转录如下):

在 OpenSora 模型上:
- OmniCache-slow (2.00x 加速) 的 VBench 得分为 78.83%，仅比基线 (79.22%) 下降 0.39%，优于多数同等或更高加速比的基线方法。
- OmniCache-fast (2.50x 加速) 的 VBench 得分为 78.50%，在实现更高加速比的同时，性能依然保持竞争力。
在 Latte 模型上:
- OmniCache-slow (2.00x 加速) VBench 得分 77.24%，非常接近基线的 77.40%。
- OmniCache-fast (2.50x 加速) VBench 得分 77.09%，同样在性能和速度之间取得了很好的平衡。

结论： 在标准视频生成任务中，OmniCache 能在 2-2.5 倍加速下，实现几乎无损的生成质量，综合表现优于其他基线。

以下是 Table 1 的转录数据：

Method	VBench (%) ↑	PSNR ↑	LPIPS ↓	SSIM ↑	FLOPs (T) Speedup
Open-Sora	79.22				3230.24	1.00×
+ Δ-DiT	78.21	11.91	0.5692	0.4811	3166.47
+ T-GATE	77.61	15.50	0.3495	0.6760	2818.40	1.10×
+ PAB	PAB-fast: 76.95	23.58	0.1743	0.8220	2558.25	1.34×
+ PAB	PAB-slow: 78.51	27.04	0.0925	0.8847	2657.70	1.20×
+ ToCa(R = 85%)	78.34				1394.03	2.36×
+ TeaCache-fast	78.48	19.10	0.2511	0.8415	1640.00	2.25×
+ OmniCache	OmniCache-slow: 78.83	22.37	0.1553	0.8180	1615.12	2.00×
+ OmniCache	OmniCache-fast: 78.50	21.27	0.1841	0.7930	1292.10	2.50×
Latte	77.40	−	−		3439.47	1.00×
+ Δ-DiT	52.00	8.65	0.8513	0.1078	3437.33
+ T-GATE	75.42	19.55	0.2612	0.6927	3059.02	1.11×
+ PAB	PAB-fast: 73.13	17.16	0.3903	0.6421	2576.77	1.33×
+ PAB	PAB-slow: 76.32	19.71	0.2699	0.7014	2767.22	1.24×
+ AdaCache	AdaCache-fast: 76.26	17.70	0.3522	0.6659	1010.33	2.74×
	AdaCache-fast (w/ MoReg): 76.47	18.16	0.3222	0.6832	1187.31	2.46×
	AdaCache-slow: 77.07	22.78	0.1737	0.8030	2023.65	1.59×
+ TeaCache-fast	76.69	18.62	0.3133	0.6678	1120.00	3.28 ×
+ OmniCache	OmniCache-slow: 77.24	22.48	0.1955	0.7903	1719.74	2.00×
+ OmniCache	OmniCache-fast: 77.09	21.06	0.2463	0.7575	1375.79	2.50×

图像到视频生成 (Table 2): 这是 OmniCache 优势最突出的实验。CogVideoX-5b-I2V-distill 是一个经过蒸馏的模型，本身计算冗余度低。
- 结果： 多数基线方法在此模型上失效或导致模型崩溃。AdaCache (论文作者适配版) 取得了 1.33x 加速，但 Q-Align 指标下降了。而 OmniCache 实现了 1.45x 的更高加速比，同时 Q-Align 指标保持不变 (0.792 vs 0.79)，甚至 Aesthetic Quality 指标还有微弱提升。
- 分析： 这强有力地证明了 OmniCache 的全局轨迹视角比局部相似性视角更鲁棒，尤其是在模型冗余度低、对扰动更敏感的场景下。
  
  $Figure 3. We visualized the sampling trajectories of the distilled version of CogVideoX-5b-I2V-distill \[56\] (a total of 16 steps). The unmarked trajectory in a and b represents the normal sampling pr…$ 该图像是图3，展示了CogVideoX模型16步去噪过程的采样轨迹及其缓存复用效果。图a和图b分别可视化了在早期( $x_{t_{11}}$ )和后期( $x_{t_3}$ )步骤应用缓存复用时，模型在三维空间中的采样轨迹，并对比了相应的中间输出和最终生成图像 $x_{t_0}$ ，红框突出显示细节区域。图c则以热力图形式呈现了相邻步骤间输出噪声的相对L2范数，颜色深浅（约0到0.14）反映了误差大小。该图揭示了缓存复用对采样轨迹和生成质量的影响。
上图（图像3）直观解释了这一现象。在采样后期（右侧面板， $x_{t_4} \to x_{t_3}$ ）进行缓存复用，虽然此时相邻步骤输出噪声的 L2 范数（图c）较低（相似性高），但引入的误差会导致采样轨迹发生不可逆的偏离，最终生成带有伪影的图像。而在采样早期（左侧面板， $x_{t_{12}} \to x_{t_{11}}$ ）进行缓存，尽管 L2 范数较高，但模型后续有足够多的步骤来“自我修正”轨迹，对最终结果影响很小。这正是 OmniCache 核心思想的实验验证。

消融实验/参数分析 (Ablation Studies / Parameter Analysis):

Table 4 - 转录如下：

Method	Aesthetic Quality↑	Q-Align↑
CogVideoX-5b-I2V-distill	0.59	0.79
+ OmniCache (Cache Reuse)	0.58	0.778
+ OmniCache (Cache Reuse + Noise Correct)	0.593	0.788
+ OmniCache (Cache Reuse + Noise Correct/Filtering)	0.621	0.792

分析：
1. 仅使用缓存复用 (Cache Reuse): 仅使用基于曲率的缓存策略，性能出现轻微下降 (Q-Align 从 0.79 降至 0.778)。这说明即使在最佳时机进行缓存，也无法完全避免误差。
2. 加入噪声校正 (Noise Correct): 在步骤1的基础上加入噪声估计和校正后，性能几乎完全恢复 (Q-Align 回升至 0.788)，Aesthetic Quality 甚至略有提升。这证明了主动噪声校正模块的有效性。
3. 加入频率滤波 (Filtering): 在步骤2的基础上再加入高/低通滤波后，所有指标都得到进一步提升，Q-Align 完全恢复到基线水平，Aesthetic Quality 甚至超过了基线。这说明针对不同采样阶段保护不同频率的信号，能进一步提升生成质量。
结论： 消融实验清晰地证明了 OmniCache 的每个组件——基于曲率的缓存策略、噪声校正、频率滤波——都是有效且必要的。

7. 总结与思考 (Conclusion & Personal Thoughts)

结论总结 (Conclusion Summary): OmniCache 提出了一种新颖、有效且无需训练的扩散 Transformer 模型加速方法。它摒弃了传统基于局部相似性的缓存策略，转而从全局采样轨迹的几何特性（曲率）出发，在轨迹最稳定的区域进行缓存。更重要的是，它设计了一套主动的噪声估计与校正机制，并通过频率滤波进一步优化了生成质量。实验表明，OmniCache 能够在实现 2-2.5 倍加速的同时，保持与原始模型几乎无差别的生成效果，尤其在计算冗余度低的蒸馏模型上表现出了卓越的鲁棒性，解决了现有缓存方法的一大痛点。
局限性与未来工作 (Limitations & Future Work):
- 局限性： 作者坦诚地指出，为了保证噪声估计的准确性，OmniCache 强制规定不能连续三个步骤进行缓存复用。这个约束可能会限制其能够达到的最大加速比。
- 未来工作： 探索更精确的噪声估计方法，以放宽连续缓存的限制，从而冲击更高的加速比，将是一个有价值的研究方向。
个人启发与批判 (Personal Insights & Critique):
- 启发：
  1. 全局视角的价值： 这篇论文最大的启发在于展示了“全局优化”思想在复杂迭代系统中的威力。很多问题，如果只看局部，可能会陷入次优解（如在相似度最高但最脆弱的后期进行缓存）。从系统整体的动态行为（采样轨迹）出发，往往能找到更根本、更鲁棒的解决方案。
  2. 从“被动接受”到“主动纠错”： 传统方法引入误差后，依赖系统自身的鲁棒性去消化。OmniCache 则采取了更主动的策略，去预测并补偿这个误差。这种“主动纠错”的设计理念在很多工程和算法优化中都值得借鉴。
- 批判与思考：
  1. 校准阶段的成本与泛化性： OmniCache 需要一个预先的“校准阶段”来确定缓存策略。论文声称轨迹具有“显著的结构一致性”，但并未详细讨论这种一致性在多大程度上成立。例如，对于风格、内容差异极大的输入（如动漫 vs. 写实风景），用一个样本校准出的轨迹和曲率模式，是否能普适于所有其他样本？校准阶段的计算开销虽然是一次性的，但在需要频繁处理异构任务的场景下，其适用性需要更充分的验证。
  2. 轨迹降维的近似性： 使用 PCA 降到三维空间是对高维轨迹的近似。虽然直观且有效，但这个过程中必然会损失信息。更高维度的曲率分析（如使用黎曼几何）是否能提供更精确的缓存点，是一个值得探讨的理论问题，尽管计算上会复杂得多。
  3. 噪声滤波的启发式设计： 将采样过程分为“早期-低频”和“后期-高频”并应用相应滤波器是基于一个合理的直觉，但这个分界点和滤波器的具体参数可能是启发式设定的。未来或可探索一种自适应的滤波策略，根据当前状态动态调整。

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