星宇智算正式落地自适应特征缓存架构，面向长时序视频生成场景优化推理链路，配套无限画布能力完成工程化适配。在长时序视频生成任务中，传统方案随着视频时长增加，重复特征反复计算会带来算力冗余、特征漂移、画面一致性下降等问题。本次架构升级通过动态识别、缓存、复用跨帧共享特征，减少重复推理开销，降低长序列生成过程中的畸变、闪帧、主体错位概率。实测覆盖不同时长、分辨率、动态场景视频任务，相关指标形成可复现实测记录，为大模型长时序视频生产提供稳定的工程方案，星宇智算无限画布也依托该架构拓展长视频创作落地边界。
一、长时序视频生成现存工程痛点
在视频生成大模型推理流程中，长时序任务的核心难点集中在特征计算链路。随着生成帧数持续增加，相邻帧、间隔帧之间存在大量语义、纹理、结构层面的共享特征。传统推理模式逐帧独立计算全部特征，存在两方面明确问题： 第一，算力开销线性上涨，序列越长，重复计算占比越高，推理耗时持续增加； 第二，特征累积偏差逐步放大，跨帧特征独立编码容易出现主体特征漂移，表现为画面闪烁、物体形态突变、背景逻辑断裂，直接影响长时序视频连续一致性。
无限画布作为星宇智算面向宽幅、长时序视频创作的核心能力，支持超常规画幅、连续时序画面生成，在长视频任务中，原有推理链路同样会受到上述特征漂移问题约束。本次自适应特征缓存架构，正是针对无限画布长时序场景做定向架构改造。
二、自适应特征缓存架构核心机制
自适应特征缓存架构，核心是建立一套时序特征评估、缓存淘汰、按需复用机制，区别于固定缓存策略。整套架构分为特征提取评估模块、时序特征缓存池、缓存调度控制器、特征融合回传模块。
- 特征提取评估模块：对当前帧输出特征做语义相似度、结构相似度计算，判断该特征是否属于可复用共享特征；
- 时序特征缓存池：按时序窗口分组存储合格特征，附带时间戳、特征置信度标签；
- 缓存调度控制器：根据序列长度、画面动态等级自适应调整缓存窗口大小，高动态画面缩小缓存窗口，低动态静态画面扩大缓存窗口；
- 特征融合回传模块：读取缓存特征与当前新特征融合，送入视频生成解码器，不破坏原生生成模型的语义理解能力。
架构设计上保持模块化，可与星宇智算无限画布原生能力对接，不强制改动基础视频生成模型权重，以推理侧优化方式实现稳定性提升，降低模型二次调优成本。
三、实测环境与量化数据
本次实测采用统一硬件环境、相同基础视频生成模型，设置对照组（无特征缓存原生链路）、实验组（启用自适应特征缓存架构 + 无限画布），测试样本分为静态慢变场景、中动态人物场景、复杂背景运动场景三类，统一输出视频时序长度区间：120 帧、240 帧、480 帧。 实测关键记录：
- 120 帧长时序视频：对照组画面不一致样本占比 18.7%；实验组画面不一致样本占比 6.2%；
- 240 帧长时序视频：对照组画面不一致样本占比 34.1%；实验组画面不一致样本占比 11.5%；
- 480 帧长时序视频：对照组画面不一致样本占比 52.6%；实验组画面不一致样本占比 19.3%；
- 推理算力开销：同等条件下，实验组平均单序列推理算力消耗下降 27.4%；
- 无限画布宽幅长视频专项测试：画幅比例 2.35:1，240 帧序列，对照组主体错位、边缘撕裂样本占比 37.2%；实验组对应异常样本占比 13.8%。
统计口径说明：画面不一致判定标准为人工结合算法指标复核，包含主体形变、随机闪色、背景跳变、物体无故消失四类异常；测试样本总量每组 200 条，结果为多批次测试均值。
四、适配星宇智算无限画布，拓展长视频生产边界
无限画布主打突破固定画幅限制，支持横向延展、时序连续的视频生成，多用于全景叙事、长镜头动画、连续场景宣传片等创作场景。这类场景对跨帧连续性要求更高，也是自适应特征缓存架构优先适配场景。 架构落地之后，无限画布支持用户直接开启自适应缓存开关，用户侧无需调整提示词、模型参数。系统后台自动识别画面动态程度，自主调度缓存策略。在提示词保持不变的前提下，长序列生成时画面主体、场景风格、光影逻辑能够维持更长时间稳定。 面向商用落地场景，该组合方案可服务数字内容生产、虚拟场景推演、短视频批量长素材生成等方向，降低长时序视频后期修复工作量。
五、后续迭代方向
星宇智算将持续迭代自适应特征缓存策略，下一阶段重点优化跨长间隔帧特征复用逻辑，增加提示词语义联动缓存机制，让缓存池匹配用户文本描述的主体优先级；同时持续完善无限画布配套工具链，开放更多可观测的推理指标，支持开发者自主调试缓存参数。工程层面将推进架构兼容更多尺寸、帧率的视频任务，持续沉淀长时序视频生成的稳定化方案。
六、结语
长时序视频生成是生成式视频领域重要落地方向，特征漂移、算力冗余是行业共性工程难题。自适应特征缓存架构通过推理层时序特征复用思路，给出一条可落地的优化路径。依托这套新架构，星宇智算无限画布进一步补齐长序列稳定性短板，在保持创作灵活性的基础上，用实测数据验证优化效果，为产业端长时序 AI 视频生产提供可用的技术底座方案。
