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Sol-Attn 通过高效的稀疏注意力加速视频生成
研究人员开发了 Sol-Attn，一种新的无需训练的稀疏注意力方法，旨在加速视频生成模型的推理。与以往因僵化的路由或丢弃信息而难以兼顾效率和准确性的方法不同，Sol-Attn 在单次通过中统一了动态路由、稀疏计算和近似校正。这种方法允许动态但可控的块预算，而无需物化代理分数，并且它会重用未选定块的分数来近似其贡献。实验表明，Sol-Attn 在视频生成方面实现了高达 2.1 倍的速度提升，在视频编辑方面实现了 2.3 倍的速度提升，同…
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AI 模型 SANA-WM 生成一分钟视频模拟
研究人员推出了 SANA-WM，一个拥有 26 亿参数的模型，旨在模拟一分钟 720p 视频。这个“世界模型”的目标是生成逼真的视频序列，尽管其当前输出被描述为模糊且不连贯。该项目突显了 AI 驱动的视频生成和模拟方面的持续努力。