文章摘要
【关 键 词】 视频生成、AIGC、模型加速、扩散模型、实时渲染
TurboDiffusion技术通过稀疏注意力、蒸馏量化和硬件优化，将视频生成速度提升至实时水平。传统视频扩散模型因计算复杂度高而效率低下，尤其在处理时间连贯性时面临指数级计算量增长。该研究通过改造Transformer架构的注意力机制，引入SageAttention和稀疏线性注意力（SLA），将计算复杂度降至线性。同时，采用8位整数量化（W8A8）策略，结合块级粒度优化，显存占用减少50%。
步数蒸馏技术（rCM）是另一项关键突破。它使模型能够一步跨越传统多步去噪路径，显著提升推理效率。训练流程中，团队将全注意力替换为SLA，并通过rCM蒸馏压缩采样步数，最终合并参数更新。推理阶段进一步整合SageSLA实现、INT8量化和定制算子优化，使480P视频生成速度从166秒缩短至1.8秒，加速比达93倍。
硬件协同设计带来额外性能飞跃。针对NVIDIA Tensor Core的INT8计算优化，以及Triton/CUDA算子重构，使720P模型加速比高达205倍。测试数据显示，TurboDiffusion在Wan2.1-T2V-1.3B等模型上均超越FastVideo等现有方案，且画质无损。例如，5秒720P视频生成仅需原耗时1/119至1/205，用户几乎感知不到延迟。
技术落地验证了理论优势。实验覆盖1.3B至14B参数规模的模型，证明该方法具备泛化性。生成的视频在光影、纹理和动作连贯性上与原模型无显著差异，打破了“加速必损质量”的固有认知。团队计划在后续技术报告中公开更多训练细节，为AIGC开发者生态提供实用工具链。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 1435字 | 6分钟 ]
【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★☆☆☆☆
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