EasyCache

免训练加速视频生成,动态缓存省算力

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 7 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 303
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

EasyCache 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队H-EmbodVis
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,hunyuan-video,inference-acceleration,video-generation
GitHub 星标★ 303
上线时间2025-06-30 00:00:00
代码更新2026-05-12
仓库体积312.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

EasyCache 是一个针对视频扩散模型的免训练推理加速工具,核心思想是“少即是够”——在生成过程中动态识别并缓存冗余计算,减少重复的扩散步骤,从而在不重新训练模型的前提下显著提升视频生成速度。它支持主流的视频扩散模型(如 HunyuanVideo),通过运行时自适应缓存策略,在保持生成质量的同时降低计算开销。项目提供轻量级接口,可无缝集成到现有推理流程中,适合需要快速生成视频但资源受限的场景。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 303

核心亮点

  • 免训练直接加速,省去昂贵的模型重训成本
  • 运行时自适应缓存,按需减少计算,质量损失小
  • 支持HunyuanVideo等主流模型,集成简单

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,生态和稳定性有待验证

适用场景

  • 视频生成模型推理加速
  • 资源受限环境下的视频生成
  • 实时或近实时视频生成应用

替代项目

DeepCache、BlockCached、ToDo

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