Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

⚡ Новая работа про ускорение видео-диффузии — представляют SLA (Selective Linear Attention), обучаемый гибридный механизм внимания.

🎯 В чём идея:
- Обычное Attention растёт квадратично по длине — для длинных видео это огромные затраты.
- SLA делит внимание на три типа: критическое, несущественное и промежуточное.
- Критическое обрабатывается через FlashAttention, несущественное — пропускается, промежуточное — через линейное внимание.
- Быстрый шаг mean pooling заранее помечает блоки, экономя вычисления.

📈 Результаты:
- Снижение вычислений в attention на 95%.
- Генерация стала в 2.2 раза быстрее на 1.3B видеомодели.
- Достаточно короткого fine-tuning — полное переобучение не нужно.
- Качество при этом не падает — линейное внимание в роли вспомогательного сохраняет точность, а высокие веса ведут себя как многомерные паттерны, низкие — хорошо сжимаются.

📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2509.24006

#AI #diffusion #video #deeplearning

❤4

www.tgoop.com/machinelearning_books/1196

1.31K viewsOct 1 at 12:00

⚡ Новая работа про ускорение видео-диффузии — представляют SLA (Selective Linear Attention), обучаемый гибридный механизм внимания.

🎯 В чём идея:
- Обычное Attention растёт квадратично по длине — для длинных видео это огромные затраты.
- SLA делит внимание на три типа: критическое, несущественное и промежуточное.
- Критическое обрабатывается через FlashAttention, несущественное — пропускается, промежуточное — через линейное внимание.
- Быстрый шаг mean pooling заранее помечает блоки, экономя вычисления.

📈 Результаты:
- Снижение вычислений в attention на 95%.
- Генерация стала в 2.2 раза быстрее на 1.3B видеомодели.
- Достаточно короткого fine-tuning — полное переобучение не нужно.
- Качество при этом не падает — линейное внимание в роли вспомогательного сохраняет точность, а высокие веса ведут себя как многомерные паттерны, низкие — хорошо сжимаются.

📄 Paper: https://arxiv.org/abs/2509.24006

#AI #diffusion #video #deeplearning

BY Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека