Pyramidale Modelle zur Effizienzsteigerung bei der Video-Diffusionsgenerierung

Die Generierung von Videos durch künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte gemacht. Dennoch bleibt die hohe Rechenintensität des Inferenzprozesses eine zentrale Herausforderung. Neuere Forschung konzentriert sich daher auf Methoden zur Steigerung der Effizienz, ohne dabei die Qualität der generierten Inhalte zu kompromittieren. Ein vielversprechender Ansatz ist die Einführung pyramidal angelegter Modelle, die den Rechenaufwand durch eine hierarchische Verarbeitung von Videoinhalten bei unterschiedlichen Auflösungen reduzieren.

Pyramidale Modelle: Eine Einführung

Pyramidale Diffusionsmodelle zerlegen den konventionellen Denoising-Prozess in mehrere Stufen. Jede dieser Stufen operiert mit einer unterschiedlichen Auflösung. Das Kernprinzip besteht darin, Eingaben mit höheren Rauschpegeln bei niedrigeren Auflösungen zu verarbeiten, während weniger verrauschte Eingaben bei höheren Auflösungen bearbeitet werden. Dieser hierarchische Ansatz führt zu einer signifikanten Reduzierung der Rechenkosten während der Inferenz in mehrstufigen Denoising-Modellen.

Bisher wurden viele Open-Source-Modelle dieser Art von Grund auf neu trainiert, was jedoch oft zu einer geringeren visuellen Plausibilität im Vergleich zu etablierten Systemen führte. Eine aktuelle Forschungsarbeit von Denis Korzhenkov und seinem Team, mit dem Titel "PyramidalWan: On Making Pretrained Video Model Pyramidal for Efficient Inference", stellt einen neuen Ansatz vor, der dieses Problem adressiert. Die Autoren präsentieren eine Pipeline, die ein bereits vortrainiertes Diffusionsmodell durch kostengünstiges Fine-Tuning in ein pyramidales Modell umwandelt. Diese Transformation soll ohne Qualitätseinbußen bei den Ausgabevideos erfolgen.

Effizienz durch hierarchische Verarbeitung

Die Effizienzsteigerung pyramidal angelegter Modelle beruht auf der Beobachtung, dass bei der spektralen Zerlegung natürlicher Signale wie Videos hochfrequente Komponenten geringere Amplituden aufweisen und daher im Vorwärts-Diffusionsprozess früher eliminiert werden können. Dies ermöglicht es, die Generierung effizienter zu gestalten, indem der Generator zunächst mit niedrigauflösendem Rauschen beginnt, eine grobe Struktur synthetisiert und dann die Auflösung schrittweise erhöht, während der Denoising-Prozess fortgesetzt wird. Das "PyramidalFlow"-Framework formalisiert diesen Ansatz.

Die Forscher des "PyramidalWan"-Projekts nutzen das vortrainierte Wan2.1-1.3B-Modell und unterteilen dessen Diffusionsprozesse in drei spatio-temporale Stufen. Diese Stufen arbeiten mit absteigenden Auflösungen, wobei die höchste Auflösung in der ersten Stufe und die niedrigste in der letzten Stufe zum Einsatz kommt. Durch Fine-Tuning mit einem speziellen Pyramidal-Flow-Matching-Loss konnte gezeigt werden, dass dieser Ansatz die Inferenzkosten erheblich senkt, während die Qualität nahezu erhalten bleibt.

Schrittdestillation und weitere Optimierungen

Neben der reinen Pyramidalsierung untersuchen die Autoren verschiedene Strategien zur Schrittdestillation innerhalb des pyramidalen Aufbaus. Ziel ist es, die Effizienz der Inferenz weiter zu steigern. Dabei werden sowohl konventionelle als auch pyramidale Lehrer-Diffusionsmodelle berücksichtigt. Die Schrittdestillation ist eine Methode, bei der ein "Schüler"-Modell darauf trainiert wird, die Ergebnisse eines komplexeren "Lehrer"-Modells in weniger Schritten zu emulieren, was die Inferenzgeschwindigkeit erhöht.

Zusätzlich zu diesen empirischen Untersuchungen bietet die Arbeit eine theoretische Verallgemeinerung der Auflösungsübergangsoperationen im PyramidalFlow-Framework. Diese Verallgemeinerung erweitert die Übergänge auf beliebige Upsampling- und Downsampling-Funktionen, die auf orthogonalen Transformationen basieren. Dies ist relevant, da gängige Methoden wie die Mittelwertbildung (Average Pooling) und die Nearest-Neighbor-Interpolation als skalierte Instanzen des Haar-Wavelet-Operators interpretiert werden können und somit in diesen verallgemeinerten Rahmen passen.

Experimentelle Ergebnisse und Ausblick

Die Experimente zeigen, dass das pyramidale Wan-Modell vergleichbare Qualitätswerte wie das ursprüngliche Wan-Modell mit 50 Schritten erreicht, dabei aber etwa 4,5-mal effizienter in Bezug auf die FLOPs (Floating Point Operations) ist. Insbesondere erreicht es den höchsten semantischen Score unter allen getesteten Modellen. Die schrittdestillierten pyramidalen Modelle füllen eine Lücke, indem sie eine effiziente Generierung mit nur wenigen Schritten bei der höchsten Auflösung ermöglichen.

Obwohl die quantitative Bewertung mit Metriken wie VBench-2.0 in einigen Dimensionen, wie Kreativität und Steuerbarkeit, leichte Einbußen zeigt, ergab eine Benutzerstudie, dass die visuelle Qualität der pyramidalen Modelle der von rechenintensiveren Baselines ebenbürtig ist. Modelle wie PyramidalWan-DMD-PT* zeigten dabei die visuell ansprechendsten Ergebnisse.

Die Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass die Pyramidalsierung eine vielversprechende Strategie zur Reduzierung der Inferenzkosten bei Video-Diffusionsmodellen darstellt. Die gezeigte Pipeline zur Umwandlung vortrainierter Modelle und die Untersuchung verschiedener Destillationstechniken sind wichtige Schritte für die Entwicklung effizienterer Systeme. Zukünftige Arbeiten könnten sich darauf konzentrieren, die noch bestehenden Diskrepanzen zwischen quantitativen Metriken und menschlicher Präferenz weiter zu verringern.

Die Möglichkeit, hochwertige Videos mit deutlich geringerem Rechenaufwand zu generieren, hat weitreichende Implikationen für B2B-Anwendungen, insbesondere in Bereichen, in denen schnelle und kosteneffiziente Videoerstellung entscheidend ist. Dies könnte von der Medientechnik bis hin zur Entwicklung von Content-Generierungstools reichen und die breitere Anwendung von KI-gestützter Videogenerierung vorantreiben.

Bibliography: - Korzhenkov, D., Karjauv, A., Karnewar, A., Ghafoorian, M., & Habibian, A. (2026). PyramidalWan: On Making Pretrained Video Model Pyramidal for Efficient Inference. arXiv preprint arXiv:2601.04792. - Jin, Y., Sun, Z., Li, N., Xu, K., Xu, K., Jiang, H., Zhuang, N., Huang, Q., Song, Y., Mu, Y., & Lin, Z. (2025). Pyramidal Flow Matching for Efficient Video Generative Modeling. ICLR. - Starodubcev, N., Kuznedelev, D., Babenko, A., & Baranchuk, D. (2025). Scale-wise distillation of diffusion models. arXiv preprint arXiv:2503.16397. - Zhang, Y., Xing, J., Xia, B., Liu, S., Peng, B., Tao, X., Wan, P., Lo, E., & Jia, J. (2025). Training-free efficient video generation via dynamic token carving. NeurIPS. - Lin, B., Ge, Y., Cheng, X., Li, Z., Zhu, B., Wang, S., He, X., Ye, Y., Yuan, S., Chen, L., Jia, T., Zhang, J., Tang, Z., Pang, Y., She, B., Yan, C., Hu, Z., Dong, X., Chen, L., Pan, Z., Zhou, X., Dong, S., Tian, Y., & Yuan, L. (2024). Open-sora plan: open-source large video generation model. arXiv preprint arXiv:2412.00131. - Huang, Z., He, Y., Yu, J., Zhang, F., Si, C., Jiang, Y., Zhang, Y., Wu, T., Jin, Q., Chanpaisit, N., et al. (2024). Vbench: Comprehensive benchmark suite for video generative models. CVPR. - Zheng, D., Huang, Z., Liu, H., Zou, K., He, Y., Zhang, F., Zhang, Y., He, J., Zheng, W., Qiao, Y., et al. (2025). Vbench-2.0: advancing video generation benchmark suite for intrinsic faithfulness. - Liu, F., Wang, H., Cai, Y., Zhang, K., Zhan, X., & Duan, Y. (n.d.). Video-T1: Test-Time Scaling for Video Generation. CVF Open Access. - showlab. (n.d.). showlab/Awesome-Video-Diffusion. GitHub. - Patel, C., Niebles, J. C., & Adeli, E. (2025). AdaVid: Adaptive Video-Language Pretraining. arXiv preprint arXiv:2504.12513. - Cheng, C., Guan, J., Wu, W., & Yan, R. (2025). Scaling Video-Language Models to 10K Frames via Hierarchical Differential Distillation. arXiv preprint arXiv:2504.02438.