生数科技与清华联合发布开源视频生成加速框架TurboDiffusion

生数科技与清华大学合作，共同发布并开源了一个视频生成加速框架，名为TurboDiffusion，这一技术旨在提高视频生成的速度和效率，为开发者提供更加便捷的视频处理工具，通过联合研究和开发，TurboDiffusion框架能够帮助用户快速生成高质量的视频内容，推动视频生成技术的发展，该框架的开源性质也促进了技术的共享和进步，为行业内的创新提供了更多可能性。

近日，生数科技携手清华大学 tsail 实验室共同推出并开源一款面向视频生成任务的高效推理加速框架——turbodiffusion。

开源地址：https://www.php.cn/link/5cefe77fe6363fc905997de406a0cd1e

官方信息显示，在几乎不牺牲视觉保真度与内容连贯性的前提下，该框架可达成最高达200倍的视频生成推理速度提升。TurboDiffusion 的核心技术突破，精准切中当前视频生成技术演进的关键瓶颈。尽管扩散模型在视频创作领域展现出卓越的表征与生成能力，但长期受限于高昂的计算开销与缓慢的推理节奏。

区别于传统单点性能调优路径，TurboDiffusion 采用多维度协同优化策略，深度重构了模型的计算范式、注意力机制设计及端到端推理流程，实现对视频生成全链路的系统性提效。

TurboDiffusion 并非依赖某一项孤立技术，而是融合多项前沿加速方法，形成一套有机集成的技术体系：

• 低比特注意力加速：引入 SageAttention 技术，将注意力运算迁移至低精度 Tensor Core 上执行，在零精度损失的前提下，实现注意力模块数倍级提速。
• 稀疏-线性注意力加速：集成可学习稀疏注意力机制 Sparse-Linear Attention（SLA），在 SageAttention 基础上进一步压缩注意力计算量，稀疏加速比最高可达 17–20 倍。
• 采样步数蒸馏加速：采用当前最先进的 rCM 蒸馏方案，使模型仅需 3–4 步即可输出高保真视频，显著缩短生成周期。
• 线性层量化加速：对模型中所有线性层的权重与激活值统一实施 8 比特块量化（128×128 粒度），即 W8A8 量化方案，既加快线性计算，又大幅降低显存占用。

TurboDiffusion 的面世，首次在维持专业级生成质量的同时，将视频生成耗时压缩至接近实时交互的水平，被业界视为视频大模型发展进程中的“DeepSeek Moment”。它正加速推动整个行业由早期技术验证阶段，迈入规模化部署与商业化应用的新纪元，也标志着 AI 视频内容生产正式步入“实时生成”时代。

参考链接：
TurboDiffusion：https://www.php.cn/link/5cefe77fe6363fc905997de406a0cd1e
SageAttention：https://www.php.cn/link/b0263bc40e0ff50f481b85a968c30ac1
Sparse-Linear Attention：https://www.php.cn/link/ee04d7461f4c27af47fb49708e132073
SLArCM：https://www.php.cn/link/bb5acdd12f1b38cff9b475186aadd33d

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