DVG动态视频生成加速框架发布

2026年10月16日，arXiv Computer Vision 刊出 Shikang Zheng 等人的研究，提出并发布 DVG 动态视频生成框架。该研究针对扩散模型视频生成中迭代去噪计算开销大的问题，让 DVG 在时间与空间维度联合分配计算，自动选择内容感知的加速策略，无需人工调参或重新训练。据该研究称，DVG 在 HunyuanVideo 和 HunyuanVideo-1.5 上实现最高 7 倍加速，结合知识蒸馏后可达 18 倍，且接近无损，并称其有望成为当前大规模高效视频生成系统的关键组件。研究同时表示代码已开源。上述加速倍数、适用模型与“接近无损”等表述均出自该研究自身，为其单方说法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。