近期，AI视频生成领域迎来了一项重要进展，由加州大学圣地亚哥分校（UCSD）、加州大学伯克利分校（UC伯克利）以及穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）联手推出的FastWan系列视频生成模型，凭借其创新的“稀疏蒸馏”技术，在视频生成速度上实现了显著提升。
据悉，这一技术突破主要得益于稀疏注意力机制与去噪步骤蒸馏的联合训练策略。通过这一策略，FastWan模型成功克服了传统视频扩散模型在处理长序列和去噪步骤时面临的瓶颈问题。具体而言，在单张H200显卡的支持下，FastWan2.1-1.3B版本模型仅需5秒钟便能生成一段480p分辨率的5秒视频，而去噪过程更是缩短至1秒以内。
不仅如此，FastWan系列的升级版——FastWan2.2-5B模型，在性能上更是有了质的飞跃。在同样的硬件条件下，它仅需16秒便能生成一段720p分辨率的5秒视频，进一步展示了该技术在提升视频生成效率方面的巨大潜力。
为了让更多研究者能够受益于这一技术突破，FastWan模型的权重、训练方案以及所使用的数据集均已被全面开源。这一举措无疑将为AI视频生成领域注入新的活力，推动该领域的技术创新和应用拓展。
