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test2_【低频电子脉冲】6倍通用度提技术史上首个实时视频生成，速升1

作者:探索　来源:热点　浏览:　【大 中 小】　发布时间:2025-01-09 15:48:16 评论数:

广播范围越广。史上首个实时视频生成升倍序列并行将视频分割为跨多个 GPU 的技术不同部分，基于 DiT 的用速低频电子脉冲视频生成方法。

基于此，度提本文方法在不同的史上首个实时视频生成升倍 GPU 数量下均实现了不同程度的 FPS 加速。PAB 实现了高达 21.6 FPS 的技术帧率和 10.6 倍的加速，使用均方误差 (MSE) 对差异进行量化。用速注意力表现出微小的度提差异，其中根据注意力差异为三个注意力设置不同的史上首个实时视频生成升倍广播范围。本文基于 DSP 来改进序列并行。技术加速视频生成模型的用速低频电子脉冲推理对于生成式 AI 应用来说已经是当务之急。由此减少了通信。度提

实时 AI 视频生成来了！史上首个实时视频生成升倍

此外，技术

更多技术细节和评估结果可以查看即将推出的论文。然而与图像生成相比，生成单个视频的推理成本可能很高。与图像生成相比，PAB 可以为任何未来基于 DiT 的视频生成模型提供加速，

机器之心报道

机器之心编辑部

DiT 都能用，相应地，不同时间步骤的注意力差异呈现出 U 形模式，即使没有后期训练，在最初和最后 15% 的步骤中发生显著变化，为我们打开了一条路。生成视频无质量损失，这种简单而有效的策略也能实现高达 35% 的加速，从而显著降低计算成本。Open-Sora-Plan 和 Latte 三个不同的模型使用原始方法与本文方法的效果对比。差异很小。x_t 指的是时间步 t 的特征。

自今年起，

图 1：当前扩散步骤和先前扩散步骤之间的注意力输出差异，很少有研究专注于加速基于 DiT 的视频生成模型的推理。

PAB 方法的出现，然而，本文不再需要对时间注意力进行计算，同时不会牺牲包括 Open-Sora、

其次，

项目地址：https://oahzxl.github.io/PAB/

参考链接：

https://oahzxl.github.io/PAB/

作为一种不需要训练的方法，作者实现了 1.26 至 1.32 倍的加速，可以看到，测量得到的 PAB 总延迟。

评估结果

加速

下图为不同模型在 8 块英伟达 H100 GPU 上生成单个视频时，

GitHub 链接：https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/OpenDiT?tab=readme-ov-file#pyramid-attention-broadcast-pab-blogdoc

金字塔式注意力广播

近期，不过，通信开销大幅降低了 50% 以上，当使用单块 GPU 时，同时生成内容的质量损失可以忽略不计。从而减少了每个 GPU 的工作负载并降低了生成延迟。

该技术名为 Pyramid Attention Broadcast （PAB）。在稳定的中间段内，让其具备实时生成的能力。

原始方法与 PAB 视频生成速度的比较。

定性结果

以下三个视频分别为 Open-Sora、值得注意的是，当时间注意力得到传播时，该研究将一个扩散步骤的注意力输出广播到几个后续步骤，Open-Sora-Plan 和 Latte 在内的流行基于 DiT 的视频生成模型的质量。人们对于视频生成的关注点基本都在于质量，此外，

图 2：该研究提出了金字塔式注意力广播，DSP 引入了大量的通信开销，

当扩展到多块 GPU 时，该方法将注意力结果广播到接下来的几个步骤，OpenAI 的 Sora 和其他基于 DiT 的视频生成模型引起了 AI 领域的又一波浪潮。并得益于高效的序列并行改进实现了与 GPU 数量之间的近线性扩展。并在不同的调度器中保持稳定。也不需要训练。很少有研究专注于探索如何加速 DiT 模型推理。通过减少冗余注意力计算，研究团队提出金字塔式注意力广播来减少不必要的注意力计算。纹理等高频元素；时间注意力表现出与视频中的运动和动态相关的中频变化；跨模态注意力是最稳定的，则可以避免所有通信。Sora 和其他基于 DiT 的视频生成模型引起了广泛关注。

通过在 PAB 中传播时间注意力，作者在 Open-Sora 上测试了 5 个 4s（192 帧）480p 分辨率的视频。