AI首次實(shí)時(shí)生成視頻！尤洋團(tuán)隊(duì)新作，網(wǎng)友：這是新紀(jì)元
尤洋團(tuán)隊(duì)新作，首個(gè)基于DiT的實(shí)時(shí)視頻生成方法來了！
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先來直觀感受一下效果（右側(cè)為新方法）：
這是團(tuán)隊(duì)在Open-Sora上，使用5個(gè)4s（192幀）480p分辨率視頻進(jìn)行的測試。
新方法名為Pyramid Attention Broadcast（PAB），由新加坡國立大學(xué)尤洋以及3位學(xué)生推出。
具體來說，PAB通過減少冗余注意力計(jì)算，可實(shí)現(xiàn)高達(dá)21.6FPS和10.6倍加速，并且不會(huì)犧牲基于DiT的流行視頻生成模型（包括Open-Sora、Open-Sora-Plan和Latte）的質(zhì)量。
作為一種免訓(xùn)練方法，PAB可為將來任何基于DiT的視頻生成模型提供實(shí)時(shí)功能。
看完效果對比，網(wǎng)友們紛紛驚嘆：
這將是新紀(jì)元。
也引來了眾多專業(yè)人士的轉(zhuǎn)發(fā)和點(diǎn)評(píng)，如MIT博士Yilun Du表示：
是一個(gè)展示了如何將視頻生成加速到實(shí)時(shí)速度的酷炫工作！可能會(huì)為視頻策略和模擬的現(xiàn)實(shí)世界用例開辟新的領(lǐng)域。
那么，新方法具體如何破解實(shí)時(shí)生成視頻這個(gè)難題的呢？
減少冗余注意力計(jì)算
一開始，團(tuán)隊(duì)比較了當(dāng)前擴(kuò)散步驟與前一步驟的注意力輸出差異。
這些差異通過均方誤差（MSE）進(jìn)行量化，并對每個(gè)擴(kuò)散步驟的所有層進(jìn)行平均。
團(tuán)隊(duì)捕捉到兩個(gè)關(guān)鍵信息：
- 隨著時(shí)間推移，注意力差異遵循U形模式，中間70%差異較小
- 注意力差異的排序為：空間>時(shí)間>交叉
具體而言，不同時(shí)間步驟的注意力差異呈現(xiàn)出U形模式，在第一步和最后一步的15%步驟中發(fā)生顯著變化，而中間70%的步驟非常穩(wěn)定，差異很小。
其次，在穩(wěn)定的中間部分，不同類型的注意力表現(xiàn)出差異：空間注意力變化最大，涉及高頻元素，如邊緣和紋理；時(shí)間注意力顯示出與視頻中的運(yùn)動(dòng)和動(dòng)態(tài)相關(guān)的中頻變化；跨模態(tài)注意力最為穩(wěn)定，它將文本與視頻內(nèi)容聯(lián)系起來，類似于反映文本語義的低頻信號(hào)。
對此，團(tuán)隊(duì)正式提出用PAB來減少不必要的注意力計(jì)算。
PAB通過根據(jù)每種注意力的差異將注意力輸出到不同的后續(xù)步驟，從而節(jié)省計(jì)算量。
舉個(gè)例子，就像廣播電臺(tái)把一個(gè)信號(hào)發(fā)送給多個(gè)聽眾一樣，如果某個(gè)步驟的注意力結(jié)果在接下來的幾個(gè)步驟中仍然適用，就不需要重新計(jì)算，而是直接使用之前的結(jié)果。
團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，即使沒有后期訓(xùn)練，這種簡單策略也能實(shí)現(xiàn)高達(dá)35%的加速，并且質(zhì)量損失可以忽略不計(jì)。
為了進(jìn)一步增強(qiáng)PAB，團(tuán)隊(duì)基于動(dòng)態(tài)序列并行（DSP）改進(jìn)了序列并行。
序列并行通過在多個(gè)GPU上分割視頻以降低延遲，但DSP帶來的時(shí)間注意力需兩次全對全通信，導(dǎo)致高通信開銷。
而PAB由于時(shí)間注意力不再需要被計(jì)算，使這些通信開銷減少了50%以上，從而優(yōu)化了實(shí)時(shí)視頻生成的分布式推理效率。
借助并行功能，PAB可實(shí)現(xiàn)高達(dá)21.6FPS和10.6倍加速，并且不會(huì)犧牲基于DiT的流行視頻生成模型（包括Open-Sora、Open-Sora-Plan和Latte）的質(zhì)量。
展開來說，團(tuán)隊(duì)測量了PAB在8個(gè)英偉達(dá)H100 GPU上為不同模型生成單個(gè)視頻的總延遲。
使用單個(gè)GPU時(shí)，PAB實(shí)現(xiàn)了1.26倍到1.32倍的速度提升，這一提升在不同調(diào)度器中保持穩(wěn)定。
擴(kuò)展到多個(gè)GPU時(shí)，PAB實(shí)現(xiàn)了高達(dá)10.6倍的速度提升，且這一提升幾乎與GPU數(shù)量成線性關(guān)系。
背后團(tuán)隊(duì)
簡單介紹一下提出PAB的團(tuán)隊(duì)成員，總共有4位。
尤洋教授想必大家都比較熟悉了，清華計(jì)算機(jī)系碩士，UC伯克利博士，畢業(yè)后加入新加坡國立大學(xué)計(jì)算機(jī)系，擔(dān)任校長青年教授 （Presidential Young Professor）。
2021年7月，在北京中關(guān)村創(chuàng)辦了“潞晨科技”。
作者之一Xuanlei Zhao（趙軒磊），華科大計(jì)算機(jī)科學(xué)與電子信息專業(yè)工程學(xué)士，碩博均在新國立（目前為博一），導(dǎo)師為尤洋，研究方向包括但不限于算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、信號(hào)處理、通信系統(tǒng)等方面。
作者之一Kai Wang（王鍇），新國立HPC-AI實(shí)驗(yàn)室博士生，導(dǎo)師為尤洋，本科就讀于北師大珠海分校電氣工程與自動(dòng)化系，碩士就讀于中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院(MMLAB-SIAT)，研究重點(diǎn)是以數(shù)據(jù)為中心的人工智能和高效機(jī)器學(xué)習(xí)。他和尤洋教授共同指導(dǎo)了這個(gè)項(xiàng)目。
最后一位Xiaolong Jin（金小龍），本科就讀于中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)少年班學(xué)院，目前是普渡大學(xué)在讀博士生。
目前相關(guān)研究已公開，感興趣可以進(jìn)一步了解。
項(xiàng)目主頁：??https://oahzxl.github.io/PAB/???
開源地址：???https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/OpenDiT??
本文轉(zhuǎn)自 AI生成未來 ，作者：一水
