现在生成一个视频融创配资，比你刷视频还要快。
因为一个开源新框架，竟能让视频生成在保证质量的情况下，最高提速 200 多倍！
而且还是单张显卡就能 hold 住的那种，来感受一下这个 feel：
没错，原先 1.3B-480P 在单张 RTX 5090 生成一个 5 秒的视频，需要的时间大概是 184 秒。
而现在，只需要1.9 秒，速度足足提升 97 倍！
这背后，便是清华大学 TSAIL 实验室和生数科技联合开源的视频生成加速新框架——TurboDiffusion。
新框架一出，网友们也是不淡定了，直呼：
我们已经进入到了生成的视频比看的视频还多的时代。
包括 Meta 研究员和伯克利教授也站台打 call：
2 秒就能生成一个视频
过去，视频生成虽然惊艳，但慢，一直是个老大难的痛点问题。
想生成一段几秒的高质量视频，模型往往需要在大显存高端显卡上吭哧吭哧跑上几分钟到几十分钟。这种延迟，极大限制了创作者的灵感爆发和实时交互的可能性。
TurboDiffusion 的出现，就是为了解决这个问题。
咱们直接看一组数据。
在单张 RTX 5090 上，针对 1.3B 大小的文生视频模型：
原始生成：生成一段 480P 视频需要约 184 秒（超过 3 分钟）。
TurboDiffusion：仅需 1.9 秒。
算下来，相对于原始模型，TurboDiffusion 实现了约97 倍的加速！
若是模型再大一些，例如 14B 的图生视频模型，清晰度为 720P，效果也是立竿见影，仅需 38 秒就能搞定：
同样是 720P 的文生视频模型，所需要的时间也仅仅 24 秒：
图生视频中 14B 的 480P 则需 9.9 秒：融创配资
更重要的是，这种提速是几乎无损的。
在生数科技自研的 Vidu 模型上，使用了 TurboDiffusion 之后，视频的动态流畅度、光影质感以及指令遵循能力依然保持了极高水准。
在生成1080P 分辨率、8 秒时长的高质量视频时，相比没有任何推理加速优化的视频生成，TurboDiffusion 可以将端到端的生成延迟从900s提速到8s。
不同大小和清晰度，TurboDiffusion 加速的效果可以总结如下：
并且 TurboDiffusion 操作起来也是非常简单，它针对目前主流的视频生成模型提供了开箱即用的优化方案。
在 GitHub 中，TurboDiffusion 项目也给出了具体的操作细节和方式：
那么问题来了，这种速度到底是如何做到的？
四个步骤极限压缩时间
视频生成模型（通常是 Diffusion Transformer 架构）之所以慢，主要卡在步数多（采样循环）、算力重（Attention 计算）、显存窄（权重搬运）。
为此，TurboDiffusion 团队整合了四项关键技术，每一项都精准打击扩散模型推理的性能瓶颈。
首先就是SageAttention。
注意力机制可以说是扩散模型中最耗时的部分之一，传统实现使用 FP16（半精度浮点），计算量大、显存占用高。
TurboDiffusion 引入了团队自研的 SageAttention2++，一种低比特量化注意力方案。
它将权重和激活值压缩到 INT8 甚至 INT4，同时通过异常值平滑和线程级量化技术，避免精度崩塌。
从结果上来看，注意力计算速度提升 3 – 5 倍，显存占用减半，而图像质量几乎不变。
其次是Sparse-Linear Attention（SLA）。
如果说 SageAttention 是在单次计算上提速，那么 SLA 就是从算法逻辑上减负。
SLA 结合了稀疏性（只关注重要的像素点）和线性复杂度（让计算量不随分辨率爆炸增长）。
最绝的一点是：稀疏计算与低比特加速是正交的。这意味着 SLA 可以直接叠在 SageAttention 之上使用，强强联手，在推理过程中又榨出了数倍的额外加速空间。
第三招是rCM 步数蒸馏。
传统的扩散模型需要经过几十甚至上百步的迭代才能去噪生成图像。
TurboDiffusion 引入了 rCM（Score-regularized Continuous-time Consistency Models） 进行步数蒸馏。
rCM 是目前最先进的蒸馏方案之一。通过它，原本需要几十步才能生成的视频，现在只需要 1-4 步就能达到几乎相同的质量。
最后便是W8A8 量化 + 自定义算子。
除了注意力，模型中的线性层（Linear Layer）也占大量计算。TurboDiffusion 对其采用 W8A8 量化（权重 8 位，激活 8 位），并在 128 × 128 的块粒度上分块处理，充分利用 RTX 5090 的 INT8 Tensor Core。
此外，团队还用 Triton/CUDA 重写了 LayerNorm、RMSNorm 等基础算子，消除 PyTorch 默认实现的 overhead。
这四项技术环环相扣：蒸馏减步数，量化减负载，SLA 和 SageAttention 减算力。最终汇聚成了那惊人的 200 倍加速。
这 4 项核心技术均由清华大学 TSAIL 团队联合生数科技自主研发，它的意义远不止于技术指标的跃升，更在于它打通了视频生成模型从研究到落地的最后一公里：
消费级部署成为可能：在单张 RTX 5090 上，720P 视频生成时间从几百秒降至几十秒，真正实现秒级出片，为个人创作者、中小企业提供可用工具。
云端推理成本骤降：推理时延降低 100 倍，意味着同等算力可服务 100 倍用户，大幅降低云厂商与 SaaS 平台的运营成本。
推动 AIGC 产品创新：实时视频编辑、交互式视频生成、AI 短剧自动制作等新场景成为可能，催生全新产品形态。
国产芯片友好：低比特、稀疏化、算子定制等特性天然适配国产 AI 芯片架构，助力中国 AI 基础设施自主可控。
其中，SageAttention 更是全球首个实现注意力计算量化加速的技术方案，已被工业界大规模部署应用。
例如，SageAttention 已成功集成至 NVIDIA 推理引擎 Tensor RT，同时完成在华为昇腾、摩尔线程 S6000 等主流 GPU 平台的部署与落地。
此外，腾讯混元、字节豆包、阿里 Tora、生数 Vidu、智谱清影、百度飞桨、昆仑万维、Google Veo3、商汤、vLLM 等国内外头部科技企业及团队，均已在核心产品中应用该技术，凭借其卓越性能创造了可观的经济效益。
视频生成，离实时更近了
从 1 小时到 2 秒，TurboDiffusion 完成的不仅是一次技术突破，更是一次范式转移。
它证明了高质量 AI 视频，不必以牺牲效率为代价。当生成速度进入人类反应时间范围（
这或许就是实时生成时代的真正含义：创作的延迟被抹平，想象力成为唯一的限制。
而现在，我们离那个时代，只有 2 秒。
项目地址放下面了，感兴趣的小伙伴抓紧体验一下吧 ~
TurboDiffusion 项目地址：
https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion?tab=readme-ov-file
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2512.16093
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