新加坡国立大学、VideoSys 团队和普渡大学的研究人员推出新技术Pyramid Attention Broadcast (PAB)，它用于加速基于扩散模型的实时视频生成。这项技术的核心思想是观察到在视频生成过程中的注意力机制（attention）存在一种U形模式的冗余，即在中间的大部分步骤中，注意力的变化非常小，而在开始和结束的步骤中变化较大。论文还提到了PAB技术的一些局限性，比如对于动态场景的适应性可能有限，以及它主要关注于减少注意力机制的冗余，而不是模型的其他部分。未来的工作可能会探索如何使PAB更加灵活，以及如何将冗余减少扩展到模型的其他组件。
- GitHub：https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/VideoSys
例如，我们想要制作一段视频，描述一个宁静的夜晚，森林中的湖泊和树木作为背景，从日落到夜晚的过渡。使用传统的视频生成模型，这个过程可能需要大量的计算资源和时间。但是，PAB技术可以显著提高这个过程的速度，同时保持视频的质量。
主要功能：
- 实时视频生成：PAB能够实现高质量的实时视频生成。
- 训练免费：这种加速方法不需要额外的训练，即可直接应用于现有的视频生成模型。
主要特点：
- 金字塔式广播：PAB通过金字塔风格的广播策略，将注意力输出传递到后续步骤，减少了重复的注意力计算。
- 高效的分布式推断：PAB引入了广播序列并行技术，显著降低了分布式推断的生成时间，并减少了通信成本。
工作原理：
- 注意力差异分析：PAB首先分析视频生成过程中的注意力差异，发现在中间步骤中存在大量冗余。
- 金字塔式广播策略：根据注意力的稳定性和差异性，为不同类型的注意力（空间、时间、交叉注意力）设置不同的广播范围。
- 广播序列并行：在分布式推断中，通过广播时间注意力，消除了模块间通信，从而降低了开销。
具体应用场景：
- 视频制作：PAB可以用于快速生成电影、电视或网络视频内容。
- 虚拟现实和游戏：在需要实时生成视频内容的虚拟现实应用或视频游戏中，PAB可以提供高效的视频生成解决方案。
- 社交媒体：用户可以利用PAB快速创作和分享个性化的视频内容。
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