AB-Attention免训练加速视频扩散模型：跳过约九成注意力计算，端到端最高提速2.23倍

作者：融业云AI快讯 发布时间：2026-11-03 18:39:27 浏览：5
关键字： 推理加速 稀疏注意力 AB-Attention 视频扩散
AB-Attention提出免训练的块稀疏注意力方案，在Wan2.1与HunyuanVideo上跳过约89%至92%的视频注意力计算，端到端最高2.23倍加速，PSNR比最强稀疏基线最高高出4.4dB，已在NVIDIA H20上验证。
一项名为AB-Attention的研究提出免训练的块稀疏注意力方法，用于加速视频扩散Transformer的三维全注意力计算，在Wan2.1与HunyuanVideo两个主流开源视频模型上实测跳过约89%至92%的视频注意力。效果上，该方法实现端到端最高2.23倍的推理加速，生成质量几乎无损：PSNR比最强稀疏注意力基线最高高出4.4dB。全部测试在NVIDIA H20上完成，无需任何微调或训练即可直接套用。视频生成的算力成本一直是商业化最大障碍之一。免训练的稀疏加速方案意味着现有模型无需重训即可获得数倍提速，对批量生产短视频、广告素材的视频生成厂商而言，等于直接压低了每秒成片的成本线。
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