近日，人工智能领域迎来一项重大突破。清华大学TSAIL实验室与生数科技联合发布了一款名为TurboDiffusion的全新开源视频生成加速框架。
该框架在完全保持生成视频质量的前提下，实现了端到端推理速度的惊人提升，最高可达100至200倍，为AI视频创作带来了革命性的效率飞跃。
为了实现极致的生成效率，TurboDiffusion框架集成了多项前沿技术。
核心包括SageAttention与稀疏线性注意力机制，这些技术能够有效处理高分辨率视频序列，大幅降低计算复杂度和显存占用。
更关键的是，团队引入了时序步长蒸馏技术，成功将扩散模型生成所需的采样步数大幅减少，从而在确保视频帧间连贯性与视觉质量的同时，实现了极低的计算延迟。
根据官方在GitHub仓库公布的基准测试数据，TurboDiffusion的加速效果令人震撼。
在单张NVIDIA RTX 5090消费级显卡上，生成一段5秒钟的视频，传统方法需要耗时184秒，而使用TurboDiffusion框架后，生成时间被缩短至惊人的1.9秒。
对于参数更庞大、生成720P高清视频的任务，其加速比更为显著：原本接近1.2小时的漫长等待，现在仅需38秒即可完成，性能远超当前市面上的其他加速解决方案。
目前，TurboDiffusion项目已在GitHub上完全开源，并提供了多组预训练模型权重供社区下载和使用。
开发团队充分考虑了不同用户的需求，为消费级GPU（如RTX 4090/5090）和工业级GPU（如H100）分别提供了量化与非量化的优化版本。
这意味着无论是个人开发者、内容创作者，还是拥有大规模生产需求的企业，都能利用这一工具显著降低AI视频生成的成本与时间门槛，提升创作效率。
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