为什么即梦那么快？可灵那么慢！

目录

写在前面

一、VAE

二、Transformer 

三、Classifier Free Guidance

四、总结

        经常耍视频生成的小伙伴肯定发现了一个现象：同样是生成5s的视频，有的模型几十秒（比如即梦）就能完成，而有的却需要几分钟（比如可灵需要5分钟）。

        那为什么生成速度差距这么大呢？要不，冲个VIP试试？.

        我发现开源的LTXVideo（1.9B参数）和Wan2.1（1.3B参数）在RTX4090上推理时，生成5秒视频分别耗时37秒和260秒——这个速度表现恰好与未付费版的即梦和可灵一致。既然这两个模型规模相近，我们就来深入分析下为何它们的推理速度会相差近10倍。

        先说结论，在同等规模的情况下，影响视频生成速度的最大因素是：压缩比！

        压缩比是啥？这是个问题！

        当下主流视频生成模型采用的是 分阶段训练 策略，即 先训练 VAE（变分自编码器），再训练 Transformer 部分，而非端到端联合训练。

        数据压缩操作是VAE做的，Transformer 感觉压缩的数据执行推理。VAE压的越厉害，压缩比越高，执行速度也就越快。

        VAE的训练目标是高效编码和解码视频帧，降低数据维度，同时保持高画质（在测试中，压缩至原始数据的 1/34 时仍保持 98.7% 画质）。

        两个模型都使用 3D-VAE（三维变分自编码器）对视频数据进行时空分离压缩，将视频分解为空间（Spatial）和时间（Temporal）两个维度分别处理

        LTXVideo和Wan2.1模型结构类似，都是下面这样：

图1

        这里有一些重要的对比参数：

表1

        重点来了，压缩比：

        压缩操作：所谓的压缩操作时发生在VAE的编码阶段，解码阶段是将压缩后的数据在放大到指定分辨率。

        空间下采样：以LTXVideo为例，将每帧的宽度和高度各缩小 32 倍，即从原始的 H×W 缩小到。

        时间下采样×8：以LTXVideo为例，将帧数缩小 8 倍，即从原始的 T 帧缩小到 ​ 帧。

        压缩比：VAE 的潜在空间使用了 128 个通道，而原始视频通常有 3 个通道（RGB）。因此压缩比的计算如下：

        Wan2.1压缩比：

        LTXVideo压缩比：

        这意味着，经过 VAE 编码后，两个模型分别将视频数据的体积是原始数据的 1/48和1/192。LTXVideo的压缩比是Wan2.1的4倍。那么这个4倍的压缩比会带来多大的速度提升呢。

          在 VAE 训练完成后，就是训练基于扩散的 Transformer 结构（ DiT 架构）在潜在空间进行时空建模，学习视频的动态变化。VAE+DiT才是整个模型的完全体。

        由于我们只讨论推理速度，所以直接跳过Transformer 的训练直接来到推理阶段，推理时并不会用到VAE的Encoder。

        我们以生成宽x高x时长=832x480x5秒为例，去噪步数steps=50；Wan2.1的fps=16，那么模型的输出是[1, 3, 81, 480, 832]；Wan2.1的fps=24，那么模型的输出是[1, 3, 121, 480, 832]，

Wan2.1结构如下：

图2

LTXVideo结构如下：

图3

        值得注意的是，图中只画了影响速度的一些模块，除此之外很多很多的细节没有展现（比如位置编码等），下面是这些模块具体参数和执行速度的对比：

表2

        从表1可以看出，LTXVideo的压缩程度更强，是Wan2.1的4倍（192/48），这就造成表2中耗时的主要来源Attention 中的KQV的输入输出规模都是Wan2.1更大，约为LTXVideo的4倍；高压缩比带来的Attention的KQV推理速度提升达到6倍（18ms/3ms），FFN的推理速度提升达到惊人的27倍（5s/0.18s）；Scheduler两者是算法区别带来的速度差异，我们暂且不做讨论；decode的速度也提高了4.8倍，但是因为decode操作只执行一次，这部分收益有限。

        表2中的32760和6240两个数来自输入数据的下采样，而1536和2048是可以根据Transformer的参数算出来的，先来看两个模型Transformer部分的参数对比：

表3        

        根据表3，注意力头数x每头维度，Wan2.1：12×128=1536；LTXVideo： 32×64=2048 。

        最后计算一下总耗时，计算结果会略小于开篇提到的时间，因为有一些耗时不高的操作没有统计进来，我们只关注耗时高的操作：

Wan2.1耗时 = (18*4+0.1*2+5)*30*2*50+33*2*50+4000 = ms，其中30是Attention的层数；

LTXVideo耗时 = (3*4+0.01*2+0.18+0.14)*28*2*50+830 = 35382ms，其中28是Attention的层数。

        我们在图2和图3中可以看到有一个CFG参数，在使用ComfyUI时也经常看到这个参数，那他是干什么的呢？

        Classifier-Free Guidance（CFG） 是一种在生成模型（如扩散模型或条件生成模型）中用于提升生成样本质量和条件控制能力的技术。直白点说，CFG越大，反向提示词的作用就越大，而反向提示词一般都是控制输出质量的（例如：“模糊、畸变、多手指”），所以提高CFG就达到了提升图像质量的目的。

        如果CFG<=1，那么生成的视频完全根据正向提示词，负向提示词不起作用。

        为什么要提CFG呢 ，因为在模型的实现代码中都会出现类似下面的判断，当CFG<=1就不再生成反向提示词的latent，那Transformer部分执行时长会减半，这对推理速度来说很重要！！

        最后总结一下：

        1.影响视频生成速度的最大因素是压缩比；

        2.压缩比是由VAE控制的；

        3.模型最耗时的地方在Transformer，因为会循环执行很多次，所有压缩比带来的收益在Transformer部分最明显；

        4.调整CFG可以改变生成质量，CFG越大，反向提示词越重要，如果CFG<=1则反向提示词不起作用，Transformer执行时间减半。

        好了关于视频生成模型速度的内容就介绍到这。

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