新智元報(bào)道

編輯：Aeneas

【新智元導(dǎo)讀】視頻生成領(lǐng)域的「DeepSeek時(shí)刻」來(lái)了！清華開源TurboDiffusion，將AI視頻生成從「分鐘級(jí)」硬生生拉進(jìn)「秒級(jí)」實(shí)時(shí)時(shí)代，單卡200倍加速讓普通顯卡也能跑出大片！

就在剛剛，AI圈的DeepSeek Moment又來(lái)了！

清華大學(xué)TSAIL實(shí)驗(yàn)室攜手生數(shù)科技，重磅發(fā)布并開源了視頻生成加速框架TurboDiffusion。

這個(gè)框架一出，立刻在全球AI社區(qū)引發(fā)熱議。OpenAI、Meta、vLLM等多個(gè)機(jī)構(gòu)和開源社區(qū)的研究者、工程師紛紛點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)。

為何TurboDiffusion會(huì)引起這么大的反響？

用一句話總結(jié)：在幾乎不影響生成質(zhì)量的前提下，它讓視頻生成的速度直接飆升了100–200倍！

這一刻起，AI視頻正式從「分鐘級(jí)」生成，進(jìn)入「實(shí)時(shí)生成」時(shí)代！

左右滑動(dòng)查看

TurboDiffusion是什么？為啥這么強(qiáng)？

隨著AI大模型的發(fā)展，視頻生成正成為繼圖像、文本之后最重要的AI內(nèi)容創(chuàng)作方向之一。

然而，現(xiàn)實(shí)中我們卻時(shí)常會(huì)發(fā)現(xiàn)，盡管模型性能很強(qiáng)，但生成卻很慢！

即使是頂配GPU，如H100，在不加速的情況下生成一個(gè)短視頻，仍需數(shù)分鐘，這嚴(yán)重影響了落地應(yīng)用的體驗(yàn)。更何況大多數(shù)創(chuàng)作者只有RTX 5090或4090這種消費(fèi)級(jí)顯卡。

因此，能否在不犧牲質(zhì)量的前提下，大幅加速生成過(guò)程，成為AI視頻能否走入日常創(chuàng)作流程的關(guān)鍵。

這時(shí)TurboDiffusion的誕生，就非常生逢其時(shí)了。

Github:https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion

技術(shù)報(bào)告:https://jt-zhang.github.io/files/TurboDiffusion_Technical_Report.pdf

近日，清華大學(xué)聯(lián)合生數(shù)科技，開源了視頻生成加速框架TurboDiffusion。

它是一個(gè)專為Diffusion模型加速而生的工具，尤其擅長(zhǎng)處理視頻生成場(chǎng)景。

它的出現(xiàn)，就像一臺(tái)渦輪引擎，在一張RTX 5090顯卡上，就能實(shí)現(xiàn)100-200倍的速度提升。

無(wú)論是從圖生成視頻（I2V），還是從文本生成視頻（T2V），它都能高效應(yīng)對(duì)。

甚至在高分辨率、長(zhǎng)時(shí)長(zhǎng)視頻生成中，也依然能保持驚人的加速表現(xiàn)。

實(shí)測(cè)：多大模型，都能跑得飛快

TurboDiffusion的驚艷表現(xiàn)，不只是理論數(shù)據(jù)。在多個(gè)視頻生成模型上的實(shí)測(cè)加速效果，都讓人驚掉下巴。

下圖顯示了TurboDiffusion的強(qiáng)大生成效果。

以1.3B大小的模型生成5秒的視頻生成為例，使用標(biāo)準(zhǔn)的官方實(shí)現(xiàn)生成這段5秒的視頻需要184秒的時(shí)間。

TurboDiffusion生成的視頻內(nèi)容在視覺上無(wú)明顯差異，但卻只需1.9秒。

這就意味著在同等條件下，TurboDiffusion框架僅用1.9秒就完成了生成，速度提升約97倍。

這段貓咪自拍的圖生視頻，使用的是14B大小的圖生視頻模型，生成5秒的720P分辨率的視頻，雖然畫面質(zhì)量較好，但使用官方標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)的話耗時(shí)極其嚴(yán)重（4549s，超過(guò)1小時(shí)），難以滿足任何實(shí)時(shí)或互動(dòng)類場(chǎng)景。

而TurboDiffusion的加速結(jié)果，在視頻中做到了水下自拍、戴墨鏡貓咪沖浪等元素都完整保留，而生成時(shí)間僅為38秒。也就是14B大小的圖生視頻模型生成5秒的720P視頻，TurboDiffusion可以在單張RTX 5090幾乎無(wú)損端到端加速119倍。

加速后視頻畫質(zhì)變化極小，然而速度提升卻高達(dá)約120倍（4549s → 38s）！

這表明，即使在超大模型+高分辨率+圖生視頻場(chǎng)景中，TurboDiffusion依然可以帶來(lái)數(shù)量級(jí)的推理加速效果。

對(duì)于14B大小的文生視頻模型生成5秒的720P分辨率視頻，TurboDiffusion可以在單張RTX 5090上幾乎無(wú)損端到端加速200倍。

更驚人的是，在Vidu模型上使用TurboDiffusion中包含的技術(shù)，也可以在不損失視頻生成質(zhì)量的前提下獲得極高的推理加速效果。

比如，在Vidu模型上生成8秒、1080P的高清視頻，原本需要900秒，使用TurboDiffusion后，只需8秒，真正實(shí)現(xiàn)「所見即所得」！

視頻 1（未加速）

用時(shí)：450秒

視頻 2（加速后）

用時(shí)：4秒

視頻 3（未加速）

用時(shí)：900秒

視頻 4（加速后）

用時(shí)：8秒

揭秘四大核心黑科技

TurboDiffusion之所以能跑得這么快，靠的是以下四大黑科技加持：

1.SageAttention：低比特量化注意力加速

傳統(tǒng)Transformer注意力層在高分辨率視頻場(chǎng)景中，計(jì)算開銷巨大。TurboDiffusion采用清華自主研發(fā)的SageAttention技術(shù)，進(jìn)行了低比特量化注意力加速，充分壓榨了顯卡性能，極致提速。

GitHub鏈接：https://github.com/thu-ml/SageAttention

2.Sparse-LinearAttention（SLA）：稀疏注意力加速

在稀疏計(jì)算方面，TurboDiffusion引入了SLA（Sparse-Linear Attention）。

由于稀疏計(jì)算與低比特Tensor Core加速是正交的，SLA可以構(gòu)建在SageAttention之上，顯著減少了全連接矩陣乘法的冗余計(jì)算，在推理過(guò)程中進(jìn)一步獲得數(shù)倍的額外加速。

GitHub鏈接：https://github.com/thu-ml/SLA

3.rCM步數(shù)蒸餾加速：更少步生成

來(lái)自NVIDIA開源實(shí)驗(yàn)室的rCM，是一種先進(jìn)的步數(shù)蒸餾方法。它通過(guò)訓(xùn)練，讓少量的采樣步驟也能恢復(fù)與原模型一致的質(zhì)量。

這種方法能進(jìn)行步數(shù)蒸餾加速，減少推理過(guò)程中的「擴(kuò)散步數(shù)」，降低延遲而不損失畫質(zhì)。

比如，原始Diffusion需要50–100步，rCM可壓縮到4-8步。

GitHub鏈接：https://github.com/NVlabs/rcm

4.W8A8 INT8量化：線性層加速

TurboDiffusion在線性層采用了W8A8的INT8量化策略，這樣，就將模型權(quán)重和激活映射到8位整數(shù)空間，并在128×128的塊粒度上進(jìn)行分塊量化，兼顧了速度與精度，而且還顯著降低了推理功耗與內(nèi)存占用。

這4項(xiàng)核心技術(shù)均由清華大學(xué)TSAIL團(tuán)隊(duì)聯(lián)合生數(shù)科技自主研發(fā)，對(duì)AI多模態(tài)大模型的技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)落地具有里程碑式的價(jià)值與深遠(yuǎn)影響力。其中，SageAttention更是全球首個(gè)實(shí)現(xiàn)注意力計(jì)算量化加速的技術(shù)方案，已被工業(yè)界大規(guī)模部署應(yīng)用。

例如，SageAttention已成功集成至NVIDIA推理引擎Tensor RT，同時(shí)完成在華為昇騰、摩爾線程S6000等主流GPU平臺(tái)的部署與落地。此外，騰訊混元、字節(jié)豆包、阿里Tora、生數(shù)Vidu、智譜清影、百度飛槳、昆侖萬(wàn)維、Google Veo3、商湯、vLLM等國(guó)內(nèi)外頭部科技企業(yè)及團(tuán)隊(duì)，均已在核心產(chǎn)品中應(yīng)用該技術(shù)，憑借其卓越性能創(chuàng)造了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。

如何上手？

TurboDiffusion使用起來(lái)非常方便，高效推理代碼圖生視頻、文生視頻的模型參數(shù)（Checkpoints）都已開源。

因?yàn)槭褂煤?jiǎn)便，哪怕你不是煉丹大佬，也能一鍵生成視頻：

1. 安裝TurboDiffusion倉(cāng)庫(kù)中的Python包

地址：https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion

2. 下載對(duì)應(yīng)模型的Checkpoints（支持圖生視頻/文生視頻），如TurboWan2.1-T2V-14B-720P。

3. 調(diào)用倉(cāng)庫(kù)中提供的推理腳本，直接生成視頻

    --save_path ./outputs/demo.mp4

總之，代碼與模型全部開源，開箱即用！

DeepSeek Moment，真來(lái)了

如今，AI視頻生成正站在大爆發(fā)的門檻上，誰(shuí)能掌握速度，就能引領(lǐng)未來(lái)。

TurboDiffusion的推出，不僅是一項(xiàng)工程突破，更是一道劃時(shí)代的分水嶺。

從分鐘級(jí)等待到秒級(jí)實(shí)時(shí)生成，從高門檻專業(yè)領(lǐng)域到人人可用的內(nèi)容創(chuàng)作工具，AI視頻正駛?cè)肟燔嚨?，而TurboDiffusion，正是那臺(tái)加速引擎。

別再等待未來(lái)，未來(lái)已來(lái)。立即體驗(yàn)TurboDiffusion，讓你的視頻生成「飛」起來(lái)吧！

項(xiàng)目地址：https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion

秒追ASI

?點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、在看一鍵三連?

點(diǎn)亮星標(biāo)，鎖定新智元極速推送！