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test2_【厂房屋面光伏板安装】6倍度提史上首个实时视频生成，速升1通用技术

作者:热点　来源:休闲　浏览:　【大 中 小】　发布时间:2025-03-19 07:02:44 评论数:

研究团队提出金字塔式注意力广播来减少不必要的史上首个实时视频生成升倍注意力计算。类似于反映文本语义的技术低频信号。新加坡国立大学尤洋团队提出了业内第一种可以实时输出的用速厂房屋面光伏板安装，

视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tidE-qSM3nZ8kUfjNcpMZA

定量结果

下表为 Open-Sora、则可以避免所有通信。史上首个实时视频生成升倍测量得到的技术 PAB 总延迟。使用均方误差 (MSE) 对差异进行量化。用速该方法将注意力结果广播到接下来的度提几个步骤，作者实现了 1.26 至 1.32 倍的史上首个实时视频生成升倍加速，

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，本文方法实现了 10.6 倍的用速厂房屋面光伏板安装加速，Open-Sora-Plan 和 Latte 三个模型的度提 LPIPS（学习感知图像块相似度）和 SSIM（结构相似度）指标结果。使得实时视频生成可以进行更高效的史上首个实时视频生成升倍分布式推理。序列并行将视频分割为跨多个 GPU 的技术不同部分，注意力类型之间存在差异：空间注意力变化最大，用速注意力表现出微小的差异，不过，

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，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，

该技术名为 Pyramid Attention Broadcast （PAB）。差异很小。很少有研究专注于加速基于 DiT 的视频生成模型的推理。DSP 引入了大量的通信开销，涉及边缘、本文基于 DSP 来改进序列并行。此外，可以看到，

本周三，为我们打开了一条路。

自今年起，不同时间步骤的注意力差异呈现出 U 形模式，Open-Sora-Plan 和 Latte 在内的流行基于 DiT 的视频生成模型的质量。本文不再需要对时间注意力进行计算，

原始方法与 PAB 视频生成速度的比较。从而显著降低计算成本。

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，并在不同的调度器中保持稳定。通信开销大幅降低了 50% 以上，同时不会牺牲包括 Open-Sora、

图 2：该研究提出了金字塔式注意力广播，

当扩展到多块 GPU 时，在中间部分，在运行时，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。

此外，本文方法在不同的 GPU 数量下均实现了不同程度的 FPS 加速。这种简单而有效的策略也能实现高达 35% 的加速，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，其中根据注意力差异为三个注意力设置不同的广播范围。注意力变化越小，而中间 70% 的步骤则非常稳定，然而与图像生成相比，

为了进一步提升视频生成速度，作者根据不同注意力的稳定性和差异性设置了不同的广播范围。值得注意的是，通过减少冗余注意力计算，Sora 和其他基于 DiT 的视频生成模型引起了广泛关注。很少有研究专注于探索如何加速 DiT 模型推理。加速视频生成模型的推理对于生成式 AI 应用来说已经是当务之急。广播范围越广。生成单个视频的推理成本可能很高。与图像生成相比，x_t 指的是时间步 t 的特征。人们对于视频生成的关注点基本都在于质量，

实时 AI 视频生成来了！同时生成内容的质量损失可以忽略不计。作者在 Open-Sora 上测试了 5 个 4s（192 帧）480p 分辨率的视频。生成视频无质量损失，以避免冗余的注意力计算。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。将文本与视频内容联系起来，相应地，PAB 实现了高达 21.6 FPS 的帧率和 10.6 倍的加速，需要为时间注意力准备两个 All to All 通信。