Kling团队提出免训练块稀疏注意力方法
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Kling团队提出免训练块稀疏注意力方法
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AI 综述
KlingAI与中国科学院大学、中国科学院自动化研究所、北京大学团队提出免训练块稀疏注意力分配方法 ALLOT，用于加速视频扩散 Transformer。团队称，该方法以每个网络层、生成步骤的延迟预算为分配单元，依据输出测试结果配置不同层和步骤的块稀疏密度，在给定延迟预算下提高输出保真度，并减少全 3D 注意力计算开销。
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最新进展10月22日 10:17
Kling 提出 ALLOT：免训练按输出分配块稀疏注意力加速视频扩散 Transformer报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- AGI HuntKling 提出 ALLOT：免训练按输出分配块稀疏注意力加速视频扩散 Transformer
KlingAI 与 UCAS、CASIA、北大团队提出免训练的 ALLOT，将每个 layer-step 的延迟预算作为分配单元，依据 Output Tests 分配块稀疏密度。方法面向视频扩散 Transformer，在给定延迟预算下最大化输出保真度，减少全 3D 注意力计算开销。
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