瀏覽國外網(wǎng)站 dns,小說網(wǎng)站建設(shè)箋池齋,太陽鏡商城網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站域名備案主機(jī)名【新智元導(dǎo)讀】視頻生成領(lǐng)域的「DeepSeek時刻」來了#xff01;清華開源TurboDiffusion#xff0c;將AI視頻生成從「分鐘級」硬生生拉進(jìn)「秒級」實(shí)時時代#xff0c;單卡200倍加速讓普通顯卡也能跑出大片#xff01; 就在剛剛#xff0c;AI圈的DeepSeek Moment又來了…【新智元導(dǎo)讀】視頻生成領(lǐng)域的「DeepSeek時刻」來了清華開源TurboDiffusion將AI視頻生成從「分鐘級」硬生生拉進(jìn)「秒級」實(shí)時時代單卡200倍加速讓普通顯卡也能跑出大片就在剛剛AI圈的DeepSeek Moment又來了清華大學(xué)TSAIL實(shí)驗(yàn)室攜手生數(shù)科技重磅發(fā)布并開源了視頻生成加速框架TurboDiffusion。這個框架一出立刻在全球AI社區(qū)引發(fā)熱議。OpenAI、Meta、vLLM等多個機(jī)構(gòu)和開源社區(qū)的研究者、工程師紛紛點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)。為何TurboDiffusion會引起這么大的反響用一句話總結(jié)在幾乎不影響生成質(zhì)量的前提下它讓視頻生成的速度直接飆升了100–200倍這一刻起AI視頻正式從「分鐘級」生成進(jìn)入「實(shí)時生成」時代左右滑動查看一、TurboDiffusion是什么為啥這么強(qiáng)隨著AI大模型的發(fā)展視頻生成正成為繼圖像、文本之后最重要的AI內(nèi)容創(chuàng)作方向之一。然而現(xiàn)實(shí)中我們卻時常會發(fā)現(xiàn)盡管模型性能很強(qiáng)但生成卻很慢即使是頂配GPU如H100在不加速的情況下生成一個短視頻仍需數(shù)分鐘這嚴(yán)重影響了落地應(yīng)用的體驗(yàn)。更何況大多數(shù)創(chuàng)作者只有RTX 5090或4090這種消費(fèi)級顯卡。因此能否在不犧牲質(zhì)量的前提下大幅加速生成過程成為AI視頻能否走入日常創(chuàng)作流程的關(guān)鍵。這時TurboDiffusion的誕生就非常生逢其時了。**Github:**https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion**技術(shù)報告:**https://jt-zhang.github.io/files/TurboDiffusion_Technical_Report.pdf近日清華大學(xué)聯(lián)合生數(shù)科技開源了視頻生成加速框架TurboDiffusion。它是一個專為Diffusion模型加速而生的工具尤其擅長處理視頻生成場景。它的出現(xiàn)就像一臺渦輪引擎在一張RTX 5090顯卡上就能實(shí)現(xiàn)100-200倍的速度提升。無論是從圖生成視頻I2V還是從文本生成視頻T2V它都能高效應(yīng)對。甚至在高分辨率、長時長視頻生成中也依然能保持驚人的加速表現(xiàn)。實(shí)測多大模型都能跑得飛快TurboDiffusion的驚艷表現(xiàn)不只是理論數(shù)據(jù)。在多個視頻生成模型上的實(shí)測加速效果都讓人驚掉下巴。下圖顯示了TurboDiffusion的強(qiáng)大生成效果。以1.3B大小的模型生成5秒的視頻生成為例使用標(biāo)準(zhǔn)的官方實(shí)現(xiàn)生成這段5秒的視頻需要184秒的時間。TurboDiffusion生成的視頻內(nèi)容在視覺上無明顯差異但卻只需1.9秒。這就意味著在同等條件下TurboDiffusion框架僅用1.9秒就完成了生成速度提升約97倍。這段貓咪自拍的圖生視頻使用的是14B大小的圖生視頻模型生成5秒的720P分辨率的視頻雖然畫面質(zhì)量較好但使用官方標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)的話耗時極其嚴(yán)重4549s超過1小時難以滿足任何實(shí)時或互動類場景。而TurboDiffusion的加速結(jié)果在視頻中做到了水下自拍、戴墨鏡貓咪沖浪等元素都完整保留而生成時間僅為38秒。也就是14B大小的圖生視頻模型生成5秒的720P視頻TurboDiffusion可以在單張RTX 5090幾乎無損端到端加速119倍。加速后視頻畫質(zhì)變化極小然而速度提升卻高達(dá)約120倍4549s → 38s這表明即使在超大模型高分辨率圖生視頻場景中TurboDiffusion依然可以帶來數(shù)量級的推理加速效果。對于14B大小的文生視頻模型生成5秒的720P分辨率視頻TurboDiffusion可以在單張RTX 5090上幾乎無損端到端加速200倍。更驚人的是在Vidu模型上使用TurboDiffusion中包含的技術(shù)也可以在不損失視頻生成質(zhì)量的前提下獲得極高的推理加速效果。比如在Vidu模型上生成8秒、1080P的高清視頻原本需要900秒使用TurboDiffusion后只需8秒真正實(shí)現(xiàn)「所見即所得」視頻 1未加速用時450秒視頻 2加速后用時4秒視頻 3未加速用時900秒視頻 4加速后用時8秒二、揭秘四大核心黑科技TurboDiffusion之所以能跑得這么快靠的是以下四大黑科技加持SageAttention低比特量化注意力加速傳統(tǒng)Transformer注意力層在高分辨率視頻場景中計算開銷巨大。TurboDiffusion采用清華自主研發(fā)的SageAttention技術(shù)進(jìn)行了低比特量化注意力加速充分壓榨了顯卡性能極致提速。GitHub鏈接https://github.com/thu-ml/SageAttentionSparse-LinearAttentionSLA稀疏注意力加速在稀疏計算方面TurboDiffusion引入了SLASparse-Linear Attention。由于稀疏計算與低比特Tensor Core加速是正交的SLA可以構(gòu)建在SageAttention之上顯著減少了全連接矩陣乘法的冗余計算在推理過程中進(jìn)一步獲得數(shù)倍的額外加速。GitHub鏈接https://github.com/thu-ml/SLArCM步數(shù)蒸餾加速更少步生成來自NVIDIA開源實(shí)驗(yàn)室的rCM是一種先進(jìn)的步數(shù)蒸餾方法。它通過訓(xùn)練讓少量的采樣步驟也能恢復(fù)與原模型一致的質(zhì)量。這種方法能進(jìn)行步數(shù)蒸餾加速減少推理過程中的「擴(kuò)散步數(shù)」降低延遲而不損失畫質(zhì)。比如原始Diffusion需要50–100步rCM可壓縮到4-8步。GitHub鏈接https://github.com/NVlabs/rcmW8A8 INT8量化線性層加速TurboDiffusion在線性層采用了W8A8的INT8量化策略這樣就將模型權(quán)重和激活映射到8位整數(shù)空間并在128×128的塊粒度上進(jìn)行分塊量化兼顧了速度與精度而且還顯著降低了推理功耗與內(nèi)存占用。這4項(xiàng)核心技術(shù)均由清華大學(xué)TSAIL團(tuán)隊(duì)聯(lián)合生數(shù)科技自主研發(fā)對AI多模態(tài)大模型的技術(shù)突破與產(chǎn)業(yè)落地具有里程碑式的價值與深遠(yuǎn)影響力。其中SageAttention更是全球首個實(shí)現(xiàn)注意力計算量化加速的技術(shù)方案已被工業(yè)界大規(guī)模部署應(yīng)用。例如SageAttention已成功集成至NVIDIA推理引擎Tensor RT同時完成在華為昇騰、摩爾線程S6000等主流GPU平臺的部署與落地。此外騰訊混元、字節(jié)豆包、阿里Tora、生數(shù)Vidu、智譜清影、百度飛槳、昆侖萬維、Google Veo3、商湯、vLLM等國內(nèi)外頭部科技企業(yè)及團(tuán)隊(duì)均已在核心產(chǎn)品中應(yīng)用該技術(shù)憑借其卓越性能創(chuàng)造了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。三、如何上手TurboDiffusion使用起來非常方便高效推理代碼圖生視頻、文生視頻的模型參數(shù)Checkpoints都已開源。因?yàn)槭褂煤啽隳呐履悴皇菬挼ご罄幸材芤绘I生成視頻安裝TurboDiffusion倉庫中的Python包地址https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion下載對應(yīng)模型的Checkpoints支持圖生視頻/文生視頻如TurboWan2.1-T2V-14B-720P。調(diào)用倉庫中提供的推理腳本直接生成視頻python infer.py --model_path ./checkpoints/turbowan2.1-t2v-14b-720p.pt --prompt a dragon flying over snowy mountains --save_path ./outputs/demo.mp4總之代碼與模型全部開源開箱即用四、DeepSeek Moment真來了如今AI視頻生成正站在大爆發(fā)的門檻上誰能掌握速度就能引領(lǐng)未來。TurboDiffusion的推出不僅是一項(xiàng)工程突破更是一道劃時代的分水嶺。從分鐘級等待到秒級實(shí)時生成從高門檻專業(yè)領(lǐng)域到人人可用的內(nèi)容創(chuàng)作工具AI視頻正駛?cè)肟燔嚨蓝鳷urboDiffusion正是那臺加速引擎。別再等待未來未來已來。立即體驗(yàn)TurboDiffusion讓你的視頻生成「飛」起來吧那么如何系統(tǒng)的去學(xué)習(xí)大模型LLM作為一名深耕行業(yè)的資深大模型算法工程師我經(jīng)常會收到一些評論和私信我是小白學(xué)習(xí)大模型該從哪里入手呢我自學(xué)沒有方向怎么辦這個地方我不會啊。如果你也有類似的經(jīng)歷一定要繼續(xù)看下去這些問題啊也不是三言兩語啊就能講明白的。所以我綜合了大模型的所有知識點(diǎn)給大家?guī)硪惶兹W(wǎng)最全最細(xì)的大模型零基礎(chǔ)教程。在做這套教程之前呢我就曾放空大腦以一個大模型小白的角度去重新解析它采用基礎(chǔ)知識和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目相結(jié)合的教學(xué)方式歷時3個月終于完成了這樣的課程讓你真正體會到什么是每一秒都在瘋狂輸出知識點(diǎn)。由于篇幅有限?? 朋友們?nèi)绻行枰?《2025全新制作的大模型全套資料》掃碼獲取~大模型學(xué)習(xí)指南路線匯總我們這套大模型資料呢會從基礎(chǔ)篇、進(jìn)階篇和項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)篇等三大方面來講解。①.基礎(chǔ)篇基礎(chǔ)篇里面包括了Python快速入門、AI開發(fā)環(huán)境搭建及提示詞工程帶你學(xué)習(xí)大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練、SFT、RLHF等一些基礎(chǔ)概念用最易懂的方式帶你入門大模型。②.進(jìn)階篇接下來是進(jìn)階篇你將掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微調(diào)和私有化部署學(xué)習(xí)如何構(gòu)建外掛知識庫并和自己的企業(yè)相結(jié)合學(xué)習(xí)如何使用langchain框架提高開發(fā)效率和代碼質(zhì)量、學(xué)習(xí)如何選擇合適的基座模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)集的收集預(yù)處理以及具體的模型微調(diào)等等。③.實(shí)戰(zhàn)篇實(shí)戰(zhàn)篇會手把手帶著大家練習(xí)企業(yè)級的落地項(xiàng)目已脫敏比如RAG醫(yī)療問答系統(tǒng)、Agent智能電商客服系統(tǒng)、數(shù)字人項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、教育行業(yè)智能助教等等從而幫助大家更好的應(yīng)對大模型時代的挑戰(zhàn)。④.福利篇最后呢會給大家一個小福利課程視頻中的所有素材有搭建AI開發(fā)環(huán)境資料包還有學(xué)習(xí)計劃表幾十上百G素材、電子書和課件等等只要你能想到的素材我這里幾乎都有。我已經(jīng)全部上傳到CSDN朋友們?nèi)绻枰梢晕⑿艗呙柘路紺SDN官方認(rèn)證二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】相信我這套大模型系統(tǒng)教程將會是全網(wǎng)最齊全 最易懂的小白專用課