近日，清華大學TSAIL實驗室聯合生數科技正式開源視頻生成加速框架TurboDiffusion，這一突破性技術將AI視頻擴散模型的推理速度提升100至200倍，同時保持視覺質量幾乎無損，標誌着AI視頻創作正式進入實時生成時代。

加速性能驚人:從分鐘級到秒級生成

TurboDiffusion針對現有開源視頻生成模型（如Wan2.1和Wan2.2系列的1.3B至14B參數模型）進行了深度優化。在單張RTX5090顯卡上，端到端生成速度可達峯值200倍以上。例如:

-5秒長視頻生成時間從184秒縮短至1.9秒（約97倍加速）;

- 高分辨率720P視頻在14B模型下，從數千秒降至數十秒。

即使在消費級RTX4090顯卡上，也能流暢運行大型模型，無需依賴昂貴的A100或H100專業卡。這大大降低了AI視頻生成的硬件門檻，讓更多開發者與創作者能夠輕鬆上手。

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核心技術揭祕:多重優化組合拳

TurboDiffusion並非全新模型，而是高效推理框架，通過系統性創新實現近乎無損加速。主要技術包括:

-8位量化:採用SageAttention實現低比特注意力計算，利用Tensor Core加速;

- 稀疏線性注意力（SLA）:僅保留關鍵注意力連接，進一步減少計算量;

- 時間步蒸餾（rCM）:將傳統上百步採樣壓縮至3-4步，結合分數正則化連續時間一致性蒸餾，確保質量穩定。

這些技術正交結合，僅需6步訓練流程即可復現，極大提升了可操作性。項目完全開源，包括代碼、預訓練模型權重以及完整訓練腳本，已在GitHub上獲得廣泛關注。

行業影響深遠:開啓實時AI視頻新紀元

TurboDiffusion的發佈，被業內視爲視頻生成領域的“DeepSeek時刻”。它不僅解決了高分辨率、長時序視頻生成的延遲與成本痛點，還吸引了Meta、OpenAI等國際團隊的注意。該框架推動AI視頻從實驗階段向規模化應用轉型，未來有望支持交互式創作、企業級批量生產等場景。

AIbase認爲，這一開源項目將加速AI視頻工具的普及，徹底改變內容創作格局。感興趣的開發者可立即訪問GitHub倉庫（https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion）體驗。