苹果新研究：利用校准稀疏注意力加速文生视频
Apple ML Research · rss · 2026-07-21
苹果机器学习研究团队提出了一种名为 Calibrated Sparse Attention（校准稀疏注意力） 的新方法，旨在解决扩散模型在生成高质量视频时运行缓慢的问题。
核心发现与方法：
- 研究团队发现，在基于大型 Transformer 的视频生成模型中，存在大量 token 间的注意力得分极低且模式重复。跳过这些微不足道的连接计算，对最终结果几乎没有影响。
- 这一观察结果在局部 token 块的连接中同样成立。
- 基于此，该方法通过校准和剔除这些无效的注意力连接，打破了时空注意力的计算瓶颈，从而在不牺牲生成质量的前提下显著提升了视频生成的运行时效率。
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