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1解决的问题现有视频扩散模型虽在离线生成中表现出色但难以适应实时直播流媒体的严格要求。具体而言有以下四大挑战一是无法满足实时SLO如最小化首帧时间和每帧截止期限二是长时序生成中出现漂移导致视觉一致性下降三是在高速动态场景下产生运动撕裂和模糊四是多GPU扩展性差无法在异构环境中实现线性FPS提升。这些问题源于现有系统对离线批处理优化的偏向而忽略了在线流媒体的无限输入和低抖动需求。本工作通过系统级优化填补了这一空白。提出的方案StreamDiffusionV2这是一个端到端的免训练pipeline将高效视频扩散模型转化为实时交互式应用。其核心在于两层优化一是实时调度与质量控制包括SLO-aware批处理调度器动态调整批大小以满足截止期限、自适应sink和RoPE刷新防止长时序漂移以及运动感知噪声调度器根据运动幅度适应去噪路径二是可扩展pipeline编排通过并行去噪步骤和网络阶段实现跨GPU的近线性加速。此外系统还融入了DiT块调度器、Stream-VAE和异步通信重叠等轻量优化确保长时序流媒体的高利用率和稳定性。应用的技术StreamDiffusionV2的实现融合了以下关键技术SLO感知的批处理调度器 (SLO-aware batching scheduler)为了在满足SLO的同时最大化GPU利用率调度器根据目标帧率 和当前硬件负载动态调整批大小 。调度器通过调整 使系统的工作点逼近硬件屋顶线模型roofline model的“膝点”从而实现吞吐量最大化。自适应sink与RoPE刷新 (Adaptive sink and RoPE refresh)为应对漂移系统根据新块嵌入 与旧sink集 的余弦相似度 来决定是否更新sink token。同时当帧索引 超过预设阈值 时周期性地重置RoPE相位 以消除累积的位置误差。运动感知的噪声调度器 (Motion-aware noise scheduler)通过计算连续潜在帧 之间的L2范数来估计运动强度 然后对归一化后的运动强度 使用指数移动平均EMA来平滑地更新当前帧的噪声率 这使得高运动区域的去噪更保守低运动区域的去噪更精细。可扩展的pipeline编排 (Scalable pipeline orchestration)将DiT模块跨GPU进行划分每个GPU作为一个微步micro-step处理其输入并在一个环形结构中将结果传递给下一个GPU。这允许多个阶段并发执行实现近线性的吞吐量加速。系统级协同设计还包括动态DiT块调度器根据实时耗时动态重分配模块以平衡负载、Stream-VAE为流式处理优化的低延迟VAE变体和异步通信重叠使用独立的CUDA流隐藏GPU间通信延迟。达到的效果StreamDiffusionV2在无需TensorRT或量化的情况下实现了0.5秒内首帧渲染并在4个H100 GPU上以14B参数模型达到58.28 FPS以1.3B参数模型达到64.52 FPS。即使增加去噪步骤以提升质量仍保持31.62 FPS14B和61.57 FPS1.3B。系统在不同分辨率、去噪步数和GPU规模下表现出色支持从低延迟到高品质的灵活权衡并在CLIP分数98.51和Warp Error73.31等指标上超越基线显著改善长时序一致性和运动处理能力。方法StreamDiffusionV2这是一个无需训练的流式系统它同时实现了实时的效率和长时序的视觉稳定性。从高层次来看本工作的设计基于两个关键的优化层面1实时调度与质量控制它协同整合了服务等级目标SLO感知的批处理、自适应的sink与RoPE刷新、以及运动感知的噪声调度以满足每帧的截止期限同时维持长时序的时序连贯性和视觉保真度2可扩展的pipeline编排它通过跨去噪步骤和网络阶段进行并行化以实现近线性的FPS扩展且不违反延迟保证。此外还探讨了数个轻量级的系统级优化包括DiT块调度器、Stream-VAE和异步通信重叠它们进一步增强了长时间运行的直播流的吞吐量和稳定性。图 6 StreamDiffusionV2 的pipeline概览。(1) 效率。我们将 SLO 感知批处理调度器控制输入大小与pipeline协调配对以平衡延迟和 FPS确保每个帧在严格的服务限制条件下满足其截止日期和 TTFF。(2) 质量。我们部署了运动感知噪声控制器以减轻高速撕裂并将自适应汇令牌与 RoPE 刷新相结合以提供高质量的用户交互和数小时级的流媒体稳定性。实时调度和质量控制如图6所示StreamDiffusionV2通过三个关键组件实现实时视频生成1一个SLO感知的批处理调度器它动态调整流批次的大小以满足每帧的截止期限同时最大化GPU的利用率2一个自适应的sink和RoPE刷新机制通过周期性地重置时序锚点和位置偏移来缓解长时序漂移以及3一个运动感知的噪声调度器它根据运动的幅度来调整去噪轨迹确保在多样的运动状态下都能保持清晰度和时序稳定性。SLO感知的批处理调度器 (SLO-aware batching scheduler)。为了在最大化GPU利用率的同时满足服务等级目标SLO本文提出了一个SLO感知的批处理调度器用于动态调整批大小。给定一个目标帧率 系统每个迭代处理 帧其整体推理延迟取决于块大小 和批大小 记为 。为确保实时处理乘积 不能超过已从输入流中收集的帧数。正如第3节所分析的模型运行在内存受限的区域推理延迟可以近似为其中 表示激活内存的占用 代表模型参数的内存体积而 是有效内存带宽其利用因子为 。在使用FlashAttention时激活项 以 线性扩展导致延迟 成比例增长。因此实现的处理频率可以表示为 它随着批大小 的增大而增加因为GPU的利用率得到了提升。当系统接近屋顶线模型图4的膝点——标志着从内存受限到计算受限的过渡——调度器会自适应地收敛到一个最优的批大小 从而最大化吞吐效率。图 4 序列并行性和pipeline编排的 Roofline 分析自适应的sink和RoPE刷新 (Adaptive sink and RoPE refresh)。为了解决第3节中讨论的漂移问题本文引入了一种自适应的sink token更新和RoPE刷新策略它们共同维持了连续视频生成过程中的长时序稳定性。与之前的方法如Self-Forcing不同StreamDiffusionV2根据不断演变的提示语义动态地更新sink tokens。令 表示在块 处的sink集。给定一个新的块嵌入 系统会计算相似度得分 并刷新最不相似的sink如果 则 否则 其中 是一个相似度阈值。在实践中本文发现 应设置得较大以确保持续与演变的文本对齐。为了防止因长时间序列中累积的RoPE偏移导致的位置漂移本文周期性地在当前帧索引 超过阈值 时重置RoPE相位即若 则 否则 。运动感知的噪声调度器 (Motion-aware noise scheduler)。为了处理直播视频中多样的运动动态本文提出了一个运动感知的噪声调度器它根据近期帧的估计运动幅度自适应地调节去噪的噪声率。如图8所示本文使用帧间差异度量来估计连续帧之间的运动幅度。给定连续的潜在帧 运动强度 为为了在一个较短的时间窗口k帧内稳定这个测量值本文通过一个统计尺度因子 将其归一化并裁剪到[0, 1]区间内归一化后的 决定了系统应该以多大的强度去噪当前的块。一个较高的 快速运动对应一个更保守的去噪计划而一个较低的 慢速或静态运动则允许更强的细化以获得更锐利的细节。最后本文使用指数移动平均EMA来平滑噪声率 以确保渐进的时序过渡其中 控制更新率而 和 分别表示噪声率的上下界。可扩展的pipeline编排多pipeline编排扩展 (Multi-pipeline orchestration extension)。为了在多GPU平台上提升系统吞吐量本文提出了一种可扩展的pipeline编排方案用于并行推理。具体来说DiT的模块被划分到不同的设备上。如图7所示每个设备将其输入序列作为一个微步micro-step进行处理并在一个环形结构内将结果传输到下一个阶段。这使得模型的连续阶段能够以pipeline并行的方式并发运行从而在DiT的吞吐量上实现近线性的加速。图 7 我们的pipeline-并行流-批处理架构的详细设计。DiT 模块分布在多个设备上以实现pipeline并行而 Stream-Batch 策略则应用于每个阶段。不同颜色表示不同的潜流说明了通信结构深度表示相应的噪音水平。本文实现保证了在推理过程中的每个微步骤都能生成干净的潜变量。值得注意的是pipeline并行推理增加了阶段间的通信这与激活流量一起使得工作负载保持在内存受限状态。为了应对这一点并仍然满足实时约束本文将SLO感知的批处理机制扩展到了多pipeline设置并将其与批-去噪策略相结合。具体地本文在每个微步图7都会产生一个精细去噪的输出同时将n个去噪步骤视为一个有效的批次乘数从而得到一个精炼的延迟模型 。调度器会根据观察到的端到端延迟持续调整B以使每个流的速率满足 而聚合的吞吐量则逼近带宽的屋顶线。高效的系统-算法协同设计DiT块调度器 (DiT block scheduler)。静态分区常常会产生不均衡的工作负载因为第一个和最后一个排名除了处理DiT块外还要处理VAE的编码和解码如图13(a)所示。这种不平衡会导致pipeline停顿和利用率降低。本文引入了一个轻量级的、在推理时运行的DiT块调度器它根据测量的执行时间动态地在设备之间重新分配模块。该调度器会搜索一个最优的分区方案以最小化每个阶段的延迟如图13(b)所示从而显著减少了整体的pipeline气泡。Stream-VAE。StreamDiffusionV2集成了一个为流式推理设计的低延迟Video-VAE变体。Stream-VAE不是编码长序列而是处理短的视频块例如4帧并在每个3D卷积内部缓存中间特征以维持时序的连贯性。异步通信重叠 (Asynchronous communication overlap)。为了进一步减少同步停顿每个GPU都维护两个CUDA流一个计算流和一个通信流。GPU间的传输是异步执行的与本地计算重叠以隐藏通信延迟。这种双流设计使每个设备的计算节奏与其通信带宽保持一致有效地缓解了残余的气泡并在多GPUpipeline中保持了高利用率。实验实验设置包括基于Wan 2.1和CausVid的模型免训练评估指标涵盖效率FPS、TTFF、加速率和质量CLIP分数、Warp Error。基线包括Ring-Attention、DeepSpeed-Ulysses、StreamDiffusion、StreamV2V和CausVid变体。实现细节在H100和RTX 4090 GPU上测试使用bf16无TensorRT或量化支持1-4去噪步骤和不同分辨率。效率评估StreamDiffusionV2在TTFF上大幅优于基线如在30 FPS下为0.37sCausVid高18倍Wan2.1-1.3B高280倍。FPS结果在4 H100 GPU上1.3B模型达64.52 FPS512×512、42.26 FPS480p14B模型达58.28 FPS512×512、39.24 FPS480p。即使增加步骤性能仍稳定。生成质量评估本系统在CLIP分数98.51和Warp Error73.31上领先基线视觉比较显示更好的一致性和运动处理。消融研究确认sink token和运动感知噪声控制器提升时序对齐。分析进一步验证动态DiT块调度器平衡负载pipeline编排在通信和性能绑定上优于序列并行Stream Batch显著提高吞吐量尤其在多步骤下。总结StreamDiffusionV2弥合了离线视频扩散与受实时SLO约束的直播流媒体之间的差距。本免训练系统将SLO-aware批处理/块调度器与sink-token引导的滚动KV缓存、运动感知噪声控制器以及pipeline编排相结合后者通过并行去噪步骤和模型层实现近线性FPS扩展而不违反延迟要求。它在异构GPU上运行支持灵活步骤计数实现0.5 s TTFF并在4×H100上达到58.28 FPS14B/ 64.52 FPS1.3B即使步骤增加也能维持高FPS。这些结果使最先进的生成式直播流媒体对单个创作者和企业平台都变得实用。参考文献[1] StreamDiffusionV2: A Streaming System for Dynamic and Interactive Video Generation