University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Mixture of Distributions Matters: Dynamic Sparse Attention for Efficient Video Diffusion Transformers

分布混合至关重要：面向高效视频扩散Transformer的动态稀疏注意力

Yuxi Liu, Yipeng Hu, Zekun Zhang, Kunze Jiang, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 提出MOD-DiT框架，通过两阶段动态稀疏注意力（利用早期去噪先验和分布混合线性近似预测掩码，结合在线块掩码策略）在无需采样的情况下实现高效视频生成，显著加速并保持质量。