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缓存

缓存通过存储和重用不同层的中间输出（如注意力层和前馈层）来加速推理，而不是在每个推理步骤执行整个计算。它显著提高了生成速度，但以更多内存为代价，并且不需要额外的训练。

本指南向您展示如何在 Diffusers 中使用支持的缓存方法。

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金字塔注意力广播

金字塔注意力广播 (PAB) 基于这样一种观察：在生成过程的连续时间步之间，注意力输出差异不大。注意力差异在交叉注意力层中最小，并且通常在一个较长的时间步范围内被缓存。其次是时间注意力和空间注意力层。

> 并非所有视频模型都有三种类型的注意力（交叉、时间和空间）！

PAB 可以与其他技术（如序列并行性和无分类器引导并行性（数据并行性））结合，实现近乎实时的视频生成。

设置并传递一个 `PyramidAttentionBroadcastConfig` 到管道的变换器以启用它。`spatial_attention_block_skip_range` 控制跳过空间注意力块中注意力计算的频率，`spatial_attention_timestep_skip_range` 是要跳过的时间步范围。注意选择一个合适的范围，因为较小的间隔可能导致推理速度变慢，而较大的间隔可能导致生成质量降低。

    import torch
    from diffusers import CogVideoXPipeline, PyramidAttentionBroadcastConfig

    pipeline = CogVideoXPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-5b", torch_dtype=torch.bfloat16)
    pipeline.to("cuda")

    config = PyramidAttentionBroadcastConfig(
        spatial_attention_block_skip_range=2,
        spatial_attention_timestep_skip_range=(100, 800),
        current_timestep_callback=lambda: pipe.current_timestep,
    )
    pipeline.transformer.enable_cache(config)

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FasterCache

FasterCache 缓存并重用注意力特征，类似于 PAB，因为每个连续时间步的输出差异很小。

此方法在使用无分类器引导进行采样时（在大多数基础模型中常见），也可能选择跳过无条件分支预测，并且 如果连续时间步之间的预测潜在输出存在显著冗余，则从条件分支预测中估计它。

设置并将 `FasterCacheConfig` 传递给管道的 transformer 以启用它。

    import torch
    from diffusers import CogVideoXPipeline, FasterCacheConfig

    pipe line= CogVideoXPipeline.from_pretrained("THUDM/CogVideoX-5b", torch_dtype=torch.bfloat16)
    pipeline.to("cuda")

    config = FasterCacheConfig(
        spatial_attention_block_skip_range=2,
        spatial_attention_timestep_skip_range=(-1, 681),
        current_timestep_callback=lambda: pipe.current_timestep,
        attention_weight_callback=lambda _: 0.3,
        unconditional_batch_skip_range=5,
        unconditional_batch_timestep_skip_range=(-1, 781),
        tensor_format="BFCHW",
    )
    pipeline.transformer.enable_cache(config)

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