Chorus II 是一種針對影像到影片（I2V）生成擴散模型的高效服務框架，由 Hao Liu 等九位研究者共同提出，相關論文於2026年6月23日提交至 arXiv。I2V 生成在現實應用中常面臨計算成本高昂的問題，尤其是當需要大規模部署時。然而，實際工作負載往往包含大量相似請求，例如重複使用的特效模板、相關主題以及常見的鏡頭佈局。現有的跨請求加速方法主要利用這些冗餘進行特徵重用，而 Chorus II 則洞察到另一個關鍵現象：相似請求的稀疏注意力模式也高度一致。
該框架的核心是稀疏性重用，透過共享歷史請求中產生的高質量稀疏掩碼，直接避免了每個請求獨立的線上掩碼預測，從而大幅降低計算開銷。在此基礎上，Chorus II 還提供了可選的特徵重用擴充套件，對高度冗餘的時空區域採用降取樣計算，在保持效率提升的同時減少邊界偽影。為了確保生成質量，框架引入了一個輕量級的引導增強模組，在重用操作後強化影像或文本條件，有效緩解語義漂移和條件遵循問題。
實驗結果表明，在預設的稀疏性重用配置下，Chorus II 能夠在完全保持生成質量的前提下實現 2.16 倍的加速。這一速度提升主要來源於共享稀疏掩碼複用，使得原本耗費大量計算的掩碼預測步驟變為近乎零開銷的邊緣操作。研究者還指出，可選的特徵重用在特定場景下可進一步加速，但需要透過引導增強來補償可能的質量損失。
Chorus II 的工作為大規模部署 I2V 生成服務提供了切實可行的解決方案，尤其適用於內容創作、影視製作和虛擬現實等需要高質量影片生成的領域。未來，研究團隊計劃探索更細粒度的稀疏模式複用策略，以應對更多樣化的請求型別和更復雜的生成任務。該論文的程式碼和資料將在 GitHub 上開源，供社群進一步驗證和擴充套件。