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2025年12月，清华大学TSAIL实验室与生数科技联合开源视频生成加速框架TurboDiffusion，实现视频生成速度革命性突破。该技术针对1.3B-480P文生视频模型，在单张RTX 5090显卡上将生成时间从184秒缩短至1.9秒，提速97倍；最高可实现200多倍加速。技术核心包括SageAttention低比特量化注意力方案、Sparse-Linear Attention稀疏线性注意力、rCM步数蒸馏及W8A8量化+自定义算子四项创新，在保证视频质量几乎无损的前提下显著降低计算负载和显存占用。
此项突破使消费级显卡实时生成高质量视频成为可能，大幅降低云端推理成本，为实时视频编辑、交互式生成等新场景铺平道路。目前该技术已集成至NVIDIA Tensor RT，并在华为昇腾、摩尔线程等平台落地，获腾讯、字节、阿里等头部企业应用。开源项目地址：https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion，论文地址：https://arxiv.org/pdf/2512.16093。（消息来源：36氪《单卡2秒生成一个视频，清华联手生数开源TurboDiffusion》）
焦点分析
焦点解决短程治疗（SFBT）视角下的技术突破分析
TurboDiffusion技术的开发过程体现了典型的焦点解决思维模式——以目标导向而非问题导向的解决路径。研发团队未陷入传统视频生成「速度慢」的问题漩涡，而是聚焦「如何实现实时生成」的核心目标，通过四项技术创新构建「例外」解决方案。
该技术成功应用了SFBT的「 scaling提问」技术：当原始模型需要184秒生成时，研究者不是追问「为什么这么慢」，而是探索「哪些时刻生成速度相对较快」——发现注意力计算和采样步数中的可优化节点，通过量化、稀疏化等手段将例外时刻的高效特性扩展到全过程。这种思维模式将技术瓶颈重新建构为可操作的优化目标，符合SFBT「从例外中寻找解决方案」的核心原则。
从应用范畴看，这种目标导向的加速框架可解决五类类似问题：1) 大语言模型推理延迟优化；2) 实时图形渲染性能提升；3) 医疗影像实时处理；4) 自动驾驶系统低延迟决策；5) 工业质检实时分析。其技术路径揭示了SFBT在科技创新中的普适价值：当团队聚焦「可能性」而非「局限性」时，往往能突破看似固化的性能边界。
TurboDiffusion的命名本身即蕴含焦点解决思维——「涡轮扩散」暗示加速与扩散的双重可能性，正如SFBT强调的「小改变引发大变化」。这种思维模式不仅适用于心理咨询领域，在科技创新中同样能激发突破性解决方案，通过重新定义问题边界实现范式转移。