연구진은 고해상도 비디오 생성 시 어텐션 비용이 높아지는 문제를 해결하기 위해 HeadCast 프레임워크를 제안했어요.
HeadCast는 사전 학습된 AR 모델의 어텐션 헤드 행동을 분석하여 Sink, Dummy, Spatial, Global 4가지 유형으로 분류하고 KV 캐시를 재구성하는 방식으로 작동해요.
HeadCast는 720P에서 최대 1.62배, 1080P에서 최대 1.95배 추론 속도를 향상시키며, 기존 방식과 유사한 화질을 유지하고 깜빡임 현상을 줄여요.