연구진은 DVG(Dynamic Video Generation)라는 새로운 프레임워크를 제안하여 비디오 생성 과정에서 시간과 공간을 고려한 연산 할당을 자동화합니다. 기존 방식의 한계를 극복하고, 수동 튜닝이나 재학습 없이 최대 7배의 속도 향상을 달성했습니다. HunyuanVideo-1.5 모델과 결합하여 증류 기법을 사용하면 최대 18배의 속도 향상도 가능합니다.
DVG는 다양한 모델과 작업에 대해 거의 손실 없는 속도 향상을 제공하며, 콘텐츠에 맞춰 가속화 전략을 선택합니다. 이를 통해 대규모 효율적인 비디오 생성 시스템의 핵심 구성 요소로 활용될 수 있습니다.
연구 결과는 HunyuanVideo 및 HunyuanVideo-1.5에서 최대 7배의 속도 향상을 보여주었으며, 관련 코드는 GitHub을 통해 공개될 예정입니다.