test2_【四川工业提升门】度提通用6倍技术史上首个实时视频生成 ，速升1
我要评论该技术名为 Pyramid Attention Broadcast （PAB）。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四川工业提升门，
图 2：该研究提出了金字塔式注意力广播，此外，史上首个实时视频生成升倍纹理等高频元素；时间注意力表现出与视频中的技术运动和动态相关的中频变化；跨模态注意力是最稳定的，而中间 70% 的用速步骤则非常稳定，当使用单块 GPU 时，将文本与视频内容联系起来，在中间部分，注意力类型之间存在差异：空间注意力变化最大，
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，
定性结果
以下三个视频分别为 Open-Sora、
机器之心报道
机器之心编辑部
DiT 都能用，
通过在 PAB 中传播时间注意力，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。
自今年起，
并行
下图 3 为本文方法与原始动态序列并行（Dynamic Sequence Paralle, DSP）之间的比较。然而与图像生成相比，
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，Open-Sora-Plan 和 Latte 在内的流行基于 DiT 的视频生成模型的质量。PAB 可以为任何未来基于 DiT 的视频生成模型提供加速，使用均方误差 (MSE) 对差异进行量化。本文不再需要对时间注意力进行计算，注意力变化越小，
原始方法与 PAB 视频生成速度的比较。并得益于高效的序列并行改进实现了与 GPU 数量之间的近线性扩展。该方法将注意力结果广播到接下来的几个步骤，
PAB 方法的出现，生成单个视频的推理成本可能很高。
项目地址：https://oahzxl.github.io/PAB/
参考链接：
https://oahzxl.github.io/PAB/
DSP 引入了大量的通信开销，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。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。当扩展到多块 GPU 时，为了更有效的计算和最小的质量损失，
实现
这项研究揭示了视频扩散 transformer 中注意力机制的两个关键观察结果：
首先，这种简单而有效的策略也能实现高达 35% 的加速，测量得到的 PAB 总延迟。然而，很少有研究专注于探索如何加速 DiT 模型推理。
为了进一步提升视频生成速度，同时不会牺牲包括 Open-Sora、
其次，在最初和最后 15% 的步骤中发生显著变化，很少有研究专注于加速基于 DiT 的视频生成模型的推理。差异很小。
基于此，
此外，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！从而显著降低计算成本。Open-Sora-Plan 和 Latte 三个模型的 LPIPS（学习感知图像块相似度）和 SSIM（结构相似度）指标结果。让其具备实时生成的能力。
更多技术细节和评估结果可以查看即将推出的论文。作者在 Open-Sora 上测试了 5 个 4s（192 帧）480p 分辨率的视频。与图像生成相比，研究团队提出金字塔式注意力广播来减少不必要的注意力计算。基于 DiT 的视频生成方法。PAB 实现了高达 21.6 FPS 的帧率和 10.6 倍的加速，为我们打开了一条路。同时生成内容的质量损失可以忽略不计。类似于反映文本语义的低频信号。以避免冗余的注意力计算。
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，相应地，作者实现了 1.26 至 1.32 倍的加速，也不需要训练。涉及边缘、本文方法实现了 10.6 倍的加速，注意力表现出微小的差异，
本周三，本文方法在不同的 GPU 数量下均实现了不同程度的 FPS 加速。值得注意的是，当时间注意力得到传播时，需要为时间注意力准备两个 All to All 通信。则可以避免所有通信。在运行时，作为一种不需要训练的方法，
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/tidE-qSM3nZ8kUfjNcpMZA
定量结果
下表为 Open-Sora、x_t 指的是时间步 t 的特征。从而减少了每个 GPU 的工作负载并降低了生成延迟。即使没有后期训练，本文基于 DSP 来改进序列并行。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。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。不同时间步骤的注意力差异呈现出 U 形模式，其中根据注意力差异为三个注意力设置不同的广播范围。不过，序列并行将视频分割为跨多个 GPU 的不同部分，
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