
SparkDiffusion:破解高稀疏陷阱,阿里北大清华把视频生成在单卡上加速 265 倍
北大、清华与阿里(Melon Group/Alibaba Research)提出 SparkDiffusion(arXiv:2609.23153):先诊断出「高稀疏陷阱」——注意力稀疏到 97% 时逐步训练损失照降而终端生成质量停滞倒退,根因是流匹配类逐步监督无法约束终端误差(Oracle 干预实验证明高噪声 5 步修正即可消除大部分终端误差)。三段配方:短促稀疏预热(补偿式稀疏注意力,RoLA)→ 少步轨迹混合蒸馏(CrossDistill:高噪声 PCM 一致性 + 低噪声 DMD 分布匹配,3 步 CFG-free 学生)→ FP8 W8A8 量化与融合核。720P 长序列维持 97% 稀疏度,Wan2.1-T2V-14B-720P 单张 RTX 5090 端到端加速 265×(H100 220×),1.3B-480P 视频仅 1.3s;多样性最接近稠密参照,VBench 83.15 对稠密 83.69。代码开源。
Yuxi Liu, Haoyu Li, Zekun Zhang2026年9月19日
视频生成扩散模型稀疏注意力2026年9月19日