核心观点 - 清华大学TSAIL实验室与生数科技联合开源了视频生成加速框架TurboDiffusion，该框架在几乎不影响生成质量的前提下，将AI视频生成速度提升了100-200倍，标志着AI视频生成从“分钟级”进入“秒级”实时时代 [1][3] 技术突破与性能表现 - 该框架是一个专为Diffusion模型加速的工具，尤其擅长处理视频生成场景，在单张RTX 5090消费级显卡上即可实现100-200倍的速度提升 [8] - 实测中，对于1.3B大小的模型生成5秒视频，标准实现需184秒，而TurboDiffusion仅需1.9秒，速度提升约97倍 [10] - 对于14B大小的图生视频模型生成5秒720P视频，标准实现耗时4549秒（超过1小时），TurboDiffusion仅需38秒，速度提升约120倍 [14] - 对于14B大小的文生视频模型生成5秒720P视频，TurboDiffusion在单张RTX 5090上可实现几乎无损的端到端加速200倍 [17] - 在Vidu模型上生成8秒1080P高清视频，原本需要900秒，使用TurboDiffusion后仅需8秒 [21] 核心技术构成 - SageAttention：采用低比特量化注意力加速技术，是全球首个实现注意力计算量化加速的技术方案，已集成至NVIDIA TensorRT等主流GPU平台 [24][25][26] - Sparse-Linear Attention (SLA)：引入稀疏注意力加速，可构建在SageAttention之上，显著减少冗余计算，获得数倍的额外加速 [24] - rCM步数蒸馏加速：采用先进的步数蒸馏方法，可将原始Diffusion模型所需的50-100步采样压缩到4-8步，降低延迟而不损失画质 [24][25] - W8A8 INT8量化：在线性层采用INT8量化策略，将模型权重和激活映射到8位整数空间，显著降低推理功耗与内存占用 [25] 行业影响与生态应用 - 该技术已在国内外头部科技企业的核心产品中得到应用，包括腾讯混元、字节豆包、阿里Tora、生数Vidu、智谱清影、百度飞桨、昆仑万维、Google Veo3、商汤、vLLM等 [26] - 该框架的推出被视为视频生成领域的“DeepSeek时刻”，其开源特性（代码与模型全部开源）有望降低AI视频生成的使用门槛，推动其从高门槛专业领域向人人可用的内容创作工具普及 [1][27][29]