近日，生数科技携手清华大学TSAIL实验室联合发布了一款名为TurboDiffusion的视频生成加速框架，并正式向公众开源。这一创新成果迅速引发行业震动，众多技术专家和从业者对这款框架能否为视频生成技术带来革命性突破充满期待。根据官方技术白皮书显示，TurboDiffusion在几乎无损生成质量的前提下，可实现最高200倍的推理加速性能，这一突破性指标为视频生成领域注入了强劲动力。
这项技术的核心突破在于精准攻克了视频生成领域长期存在的计算瓶颈问题。传统的视频扩散模型虽然具备强大的内容创造能力，但高昂的计算复杂度严重制约了其实际应用。TurboDiffusion创新性地整合了多项前沿技术，从模型计算架构、注意力机制优化到推理流程重构等多个维度实现了系统性提速。这种综合性解决方案而非单一优化手段，使其能够更全面地解决行业痛点。
在技术创新层面，TurboDiffusion展现出多项突破性技术特性。其采用的低比特注意力加速技术SageAttention，能够在低精度Tensor Core上实现注意力计算的无损加速。更值得关注的是，通过稀疏-线性注意力加速方案Sparse-Linear Attention（SLA），该框架在SageAttention基础上可进一步实现17-20倍的注意力计算稀疏化加速。此外，最新引入的rCM蒸馏方法将模型推理步骤从传统的数十步压缩至仅需3-4步，在保持高质量输出的同时大幅提升生成效率。
这一系列技术创新的最终成果是，TurboDiffusion成功将高质量视频生成的处理速度提升至接近实时交互的范畴。这一突破性进展不仅标志着AI视频创作正式进入”实时生成”时代，更为整个行业从技术探索期向规模化商业化应用阶段提供了关键性推动力。随着该框架的正式开源，其将为中国乃至全球的视频生成领域的研究者提供宝贵的技术资源，进一步加速这一技术的产业落地进程。
TurboDiffusion:https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion
划重点:
📈 TurboDiffusion框架在保持生成质量的情况下，实现最高200倍的视频生成加速
🔍 采用创新技术，如低比特注意力和稀疏注意力，整体提升视频生成效率
🚀 该框架的开源为视频生成领域的研究与应用提供了新机遇，标志着进入”实时生成”时代