清华TSAIL与生数科技开源TurboDiffusion：AI视频生成加速200倍，消费级显卡可运行

清华大学TSAIL实验室与生数科技联合研发的开源视频生成加速框架TurboDiffusion近日正式发布，该技术通过系统性创新实现了AI视频生成领域的突破性进展。测试数据显示，该框架在单张RTX 5090显卡环境下，能将主流视频生成模型的推理速度提升97至200倍，同时保持生成质量稳定。

技术实现方面，TurboDiffusion融合了多项前沿优化方案。其核心创新包括SageAttention注意力机制与SLA稀疏线性注意力算法的协同应用，通过动态调整计算密度，显著降低了高分辨率视频处理的算力开销。团队还引入rCM时间步蒸馏技术，通过重构采样流程将扩散模型的迭代次数压缩至原有方案的1/10。此外，8位线性层量化技术的应用使显存占用降低60%，为消费级硬件提供了更优的适配方案。

性能测试结果表明，在Wan-2.1-T2V-1.3B-480P模型上，5秒视频生成时间从184秒缩短至1.9秒；对于参数规模更大的Wan-2.2-I2V-A14B-720P模型，生成耗时从1.2小时优化至38秒。即便面对1080P分辨率的高清视频生成任务，端到端延迟也从900秒大幅缩减至8秒。

该框架目前已提供多版本模型权重下载，针对不同硬件配置进行了针对性优化。量化版方案适配RTX 4090/5090等消费级显卡，非量化版本则能充分发挥H100等专业级硬件的性能潜力。开发团队表示，所有技术方案均已通过GitHub平台开源，配套提供了详细的硬件适配指南和训练脚本。