BLADE

给视频生成提速:稀疏注意力+步数蒸馏,快数倍不降质。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 54
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,基于PyTorch实现,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

BLADE 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队ziplab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于PyTorch实现,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,distillation,sparsity,video-generation
GitHub 星标★ 54
上线时间2025-08-14 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积3.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

BLADE 是一个面向视频生成的高效推理加速框架,核心思路是将块稀疏注意力(Block-Sparse Attention)与步骤蒸馏(Step Distillation)相结合,在保持生成质量的同时大幅降低计算成本。它解决了视频扩散模型推理速度慢、显存占用高的问题,使得长视频和高分辨率视频的生成更加实用。项目提供了官方 PyTorch 实现,包含训练和推理代码,支持在现有扩散模型基础上进行微调或直接应用。其亮点在于通过稀疏注意力减少冗余计算,并通过蒸馏减少采样步数,两者协同作用,实现数倍的加速比。该工作已被 ICLR 2026 接收,具备学术严谨性,适合研究者和工程师探索高效视频生成方案。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 54

核心亮点

  • 将稀疏注意力与步骤蒸馏结合,双重加速效果显著
  • 官方实现,代码质量高,易于复现和二次开发
  • 针对视频生成场景优化,解决长视频生成慢的痛点

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 稀疏注意力可能对特定硬件或模型结构有依赖

适用场景

  • 视频生成模型的推理加速部署
  • 长视频或高分辨率视频的实时生成
  • 资源受限环境下的视频生成应用

替代项目

Stable Video Diffusion、AnimateDiff、VideoCrafter

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