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时尚类网站建设,做网站后台开发工资,网站设计专业实验室建设,模板建站合同TurboDiffusion将视频生成从漫长的渲染等待变成了实时的所见即所得。清华、生数科技与伯克利联手解开了视频扩散模型的速度枷锁。加速后的Wan2.1-T2V-1.3B-480P#xff0c;单显卡1.8秒生成5秒视频#xff0c;加速约93倍。Wan2.2-I2V-A14B-720P#xff0c;5秒视频加速约119倍…TurboDiffusion将视频生成从漫长的渲染等待变成了实时的所见即所得。清华、生数科技与伯克利联手解开了视频扩散模型的速度枷锁。加速后的Wan2.1-T2V-1.3B-480P单显卡1.8秒生成5秒视频加速约93倍。Wan2.2-I2V-A14B-720P5秒视频加速约119倍。Wan2.1-T2V-14B-720P5秒视频加速约205倍。视频生成一直以来始终像一个沉重的巨人它拥有惊人的创造力却步履蹒跚。这种延迟并非算力不够强大而是现有视频扩散模型的计算复杂度天然地构筑了一道高墙。TurboDiffusion通过一套精密的组合拳在保持视频质量几乎无损的前提下将推理速度提升了100到205倍。稀疏、蒸馏与全链路量化视频生成之所以慢本质上是一个计算量爆炸的数学问题。与图像生成不同视频不仅仅是二维像素的堆叠它还增加了一个时间维度。当你要求模型生成一段视频时它不仅要处理每一帧画面的空间细节还要计算帧与帧之间的时间连贯性。目前的视频扩散模型大多基于Transformer架构。在标准的注意力机制中计算复杂度是呈二次方增长的。如果视频的分辨率提高一倍或者帧数增加一倍计算量并不是简单的翻倍而是呈指数级暴涨。TurboDiffusion解决速度问题的第一个切入点是对Transformer中注意力机制Attention进行了改造。研究团队引入了两种核心技术SageAttention和可训练的稀疏线性注意力Sparse-Linear Attention, SLA。在传统的计算中神经网络的参数和激活值通常使用16位浮点数FP16甚至32位浮点数FP32来存储和计算。SageAttention及其变体SageAttention2采用了一种极为激进但精准的量化策略将注意力计算中的关键矩阵操作压低到了8位甚至更低的精度。稀疏线性注意力SLA则改变计算的路径引入了一种可训练的稀疏机制它让模型学会只看重点。通过将全量注意力替换为稀疏线性注意力计算复杂度降低到了线性。由于稀疏计算与低位Tensor Core张量核心加速正交因此可以在SageAttention的基础上构建SLA以在推理过程中获得额外的几倍加速。TurboDiffusion引入了步数蒸馏Step Distillation技术具体采用了随机一致性模型Randomized Consistency Models, rCM。这是一种当前最先进的蒸馏方法它教会模型如何“跳着走楼梯”。传统的扩散模型在每一步去噪时只能预测出一小步的变化。而经过rCM蒸馏后的模型具备了更强的预测能力它可以在一步之内跨越原本需要十几步才能完成的去噪路径。TurboDiffusion采用了W8A8量化策略。W8A8指的是Weight权重和Activation激活值都使用8位整数INT8进行表示。这比常见的FP16格式节省了一半的显存空间同时也减少了一半的显存访问量。为了保证模型在如此低精度下依然聪明TurboDiffusion采用了块级Block-wise量化策略粒度细化到128x128。训练与推理的极致效率训练给定一个预训练的视频生成模型TurboDiffusion采用如下训练流程。首先将模型中的全注意力Full Attention替换为稀疏线性注意力SLA并对模型进行少量步数的微调finetuning。与此同时使用rCM将预训练模型蒸馏为一个采样步数更少的生成过程。然后将SLA微调与rCM训练所产生的参数更新合并得到一个统一的模型。更多训练细节团队表示将在下一版技术报告中提供。推理上述训练得到的视频生成模型在推理阶段采用了如下加速策略。将SLA的原始API替换为SageSLA这是一个基于SageAttention的SLA CUDA实现。将扩散模型的采样步数进一步减少到一个很小的数值例如 4 步或 3 步。以128 × 128的块级粒度将线性层Linear layer的参数量化为INT8。在推理过程中也以相同的块级粒度将线性层的激活值量化为INT8并使用INT8 Tensor Cores来执行线性层计算。 通过这种方式模型大小被压缩约一半同时显著加速了线性层计算。团队还用Triton或CUDA重新实现了若干算子例如LayerNorm和RMSNorm以获得更高的运行效率。实验数据验证研究团队在Wan2.2-14B、Wan2.1-1.3B、Wan2.1-14B等多个版本的模型上进行了严苛的测试涵盖了480P和720P等不同分辨率。测试的基准是Wan模型的官方原版本以及目前市面上流行的加速框架FastVideo。在Wan2.1-T2V-1.3B-480P模型上生成5秒视频原始版本需要166秒而TurboDiffusion仅需1.8秒。这是一个近乎瞬间的体验用户几乎感觉不到延迟。相比之下FastVideo虽然也很快但也需要4.7秒。我们通过下表可以直观地对比不同模型的加速效果从生成的样片来看无论是光影的流转、物体的纹理还是动作的流畅度TurboDiffusion生成的视频与原始模型几乎肉眼难以区分。最重要的是TurboDiffusion加速并没有以牺牲画质为代价。参考资料https://github.com/thu-ml/TurboDiffusionhttps://jt-zhang.github.io/files/TurboDiffusion_Technical_Report.pdf