[Paper] MobileI2V：在移动设备上实现快速且高分辨率的图像到视频转换

发布: 1周前 (2025年11月26日 GMT+8 23:09)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2511.21475v1

Overview

本文介绍了 MobileI2V，一种轻量级的基于扩散的模型，能够在智能手机上实时将单张图像转换为高分辨率（720p）视频。通过重新思考注意力机制、压缩扩散采样调度并采用面向移动端的优化，作者实现了每帧生成时间低于 100 ms——比以往方法快数十倍，同时保持竞争性的视觉质量。

Hybrid Linear‑Softmax Attention Denoiser – 一种新颖架构，将高效的线性注意力与偶尔的 Softmax 注意力相结合，在移动硬件上实现速度与保真度的最佳平衡。
Two‑Step Time‑Step Distillation – 一种训练技巧，将常规的 20 多步扩散压缩至仅 2 步推理，实现约 10 倍的加速，质量损失可忽略不计。
Mobile‑First Attention Optimizations – 低层内核微调和内存友好调度，使 ARM CPU/NPU 上的注意力层吞吐量提升两倍。
First Real‑Time 720p I2V on‑device – 在普通智能手机上实现端到端的 30 fps 视频剪辑生成（每帧 <100 ms），标志着设备端创意 AI 的里程碑。
Open‑source Release – 完整代码和预训练权重已公开，便于立即实验和集成。

Model Backbone – MobileI2V 基于一个 270 M 参数的 UNet‑style 扩散去噪器。作者在大多数层中插入 线性注意力块，仅在对质量影响最大的部位（如早期高层特征图）保留 Softmax 注意力。这种 “线性‑混合” 设计将注意力的二次成本降为线性，同时保留关键的全局上下文。
Time‑Step Distillation – 传统扩散需要许多小的去噪步骤。作者先用完整调度训练一个 教师模型，再将其知识蒸馏到 学生模型，使其能够直接从噪声潜在跳到近乎干净的状态，仅用两步完成。蒸馏损失将学生的中间输出与教师的多步轨迹对齐，有效压缩采样过程。
Mobile‑Specific Optimizations –
- Operator Fusion：将卷积 + 激活合并为单个内核，减少内存流量。
- Cache‑Friendly Layout：重新排列张量以匹配 ARM NEON 向量通道，最小化缓存未命中。
- Dynamic Precision：在安全的地方使用混合精度（FP16），仅在数值敏感层回退到 FP32。
Training Pipeline – 模型在大规模视频数据集（如 UCF‑101、Kinetics）上使用标准扩散目标进行训练，并加入惩罚时间不一致性的辅助损失，确保生成帧之间运动平滑。

On‑Device Creative Apps – 开发者可以将视频生成特性（如动画头像、动态故事板、AR 滤镜）直接嵌入移动应用，无需云端推理，保护隐私并降低延迟。
Real‑Time Video Editing – Instagram Reels、TikTok 等平台可提供 “将照片转为短视频” 的即时滤镜，开启全新内容创作流程。
Edge AI for Gaming – 可在游戏中实时合成程序化过场或 NPC 动画，缩小游戏包体并实现个性化体验。
Bandwidth‑Sensitive Scenarios – 在低网络环境（如偏远现场）下，设备端生成免去了上传高分辨率图像至服务器的需求。
Research & Prototyping – 开源代码为开发者提供了坚实的基线，可进一步探索其他模态（如文本到视频），或将混合注意力方案迁移到不同的移动 AI 任务。

作者建议探索 adaptive step‑distillation（根据场景复杂度动态调整扩散步数）以及 hardware‑aware neural architecture search，以进一步突破性能上限。

MobileI2V 证明，高质量、实时的图像到视频合成已不再是云端专属的奢侈品。凭借其混合注意力设计和激进的蒸馏策略，开发者现在拥有了将动态视频生成直接带入用户口袋的实用工具箱。