TurboDiffusion: ความก้าวหน้าสำคัญของการสร้างวิดีโอ AI แบบเรียลไทม์

ภูเขาที่เราปีนมาหลายปีได้มีกระเช้าไฟฟ้าแล้ว TurboDiffusion ที่เปิดตัวเมื่อวันที่ 23 ธันวาคม 2025 โดย ShengShu Technology และห้องปฏิบัติการ TSAIL ของ Tsinghua University ทำสิ่งที่หลายคนคิดว่าเป็นไปไม่ได้: การสร้างวิดีโอ AI แบบเรียลไทม์โดยไม่สูญเสียคุณภาพ

อุปสรรคด้านความเร็วได้ถูกทำลายลง

ความก้าวหน้าทุกครั้งของ AI สร้างสรรค์มีรูปแบบเดียวกัน เริ่มจากคุณภาพ จากนั้นเป็นการเข้าถึง แล้วจึงเป็นความเร็ว ด้วย TurboDiffusion ที่มอบการเร่งความเร็ว 100-200 เท่าเมื่อเทียบกับ diffusion pipelines มาตรฐาน เราได้เข้าสู่ยุคของความเร็วในการสร้าง AI วิดีโออย่างเป็นทางการแล้ว

100-200x

สร้างเร็วขึ้น

≤1%

การสูญเสียคุณภาพ

Real-Time

ความเร็วในการประมวลผล

เพื่อให้เห็นภาพชัดเจนขึ้น: วิดีโอที่เคยต้องใช้เวลา 2 นาทีในการสร้าง ตอนนี้ใช้เวลาน้อยกว่า 1 วินาที นี่ไม่ใช่การปรับปรุงเพียงเล็กน้อย นี่คือความแตกต่างระหว่างการประมวลผลแบบชุดกับการสร้างสรรค์แบบโต้ตอบ

สถาปัตยกรรม: TurboDiffusion ทำงานอย่างไร

💡

สำหรับพื้นฐานเกี่ยวกับสถาปัตยกรรม diffusion ดูได้ที่บทความเจาะลึกของเราเกี่ยวกับ diffusion transformers

แนวทางทางเทคนิคผลรวมเทคนิคการเร่งความเร็วสี่แบบเข้าเป็นกรอบงานเดียว:

SageAttention: Low-Bit Quantization

TurboDiffusion ใช้ SageAttention ซึ่งเป็นวิธี low-bit quantization สำหรับการคำนวณ attention โดยการลดความแม่นยำของการคำนวณ attention ในขณะที่ยังคงความถูกต้อง framework นี้ลดความต้องการ memory bandwidth และการคำนวณอย่างมาก

SLA: Sparse-Linear Attention

กลไก Sparse-Linear Attention แทนที่รูปแบบ dense attention ด้วยทางเลือกแบบ sparse ในกรณีที่ไม่จำเป็นต้องใช้ attention แบบเต็ม สิ่งนี้ลดความซับซ้อนแบบกำลังสองของ attention ให้เป็นแบบเกือบเชิงเส้นสำหรับวิดีโอหลายลำดับ

rCM: Step Distillation

Rectified Continuous-time Consistency Models (rCM) กลั่นกระบวนการ denoising ให้เหลือน้อยขั้นตอน โมเดลเรียนรู้ที่จะทำนายผลลัพธ์สุดท้ายโดยตรง ลดจำนวน forward passes ที่ต้องใช้ในขณะที่ยังคงคุณภาพภาพ

W8A8 Quantization

โมเดลทั้งหมดทำงานด้วย weights และ activations แบบ 8-bit (W8A8) ซึ่งยังลด memory footprint และทำให้การประมวลผลเร็วขึ้นบน hardware ทั่วไปโดยไม่มีการลดคุณภาพอย่างมีนัยสำคัญ

ผลลัพธ์ที่ได้น่าทึ่งมาก: วิดีโอ 8 วินาที 1080p ที่เคยต้องใช้เวลา 900 วินาทีในการสร้าง ตอนนี้เสร็จใน 8 วินาที

สถาปัตยกรรม framework การเร่งความเร็วของ TurboDiffusion แสดง SageAttention, SLA, rCM และ W8A8 quantization components — TurboDiffusion รวมสี่เทคนิค: SageAttention, Sparse-Linear Attention, rCM distillation และ W8A8 quantization

ช่วงเวลาของ Open Source

สิ่งที่ทำให้การเปิดตัวครั้งนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษคือลักษณะที่เปิดกว้าง ShengShu Technology และ TSAIL วาง TurboDiffusion เป็น acceleration framework ไม่ใช่โมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ หมายความว่าเทคนิคเหล่านี้สามารถนำไปใช้กับโมเดลวิดีโอ open-source ที่มีอยู่ได้

💡

นี่เป็นไปตามรูปแบบที่เราเห็นกับการปฏิวัติ open-source ของ LTX Video ที่การเข้าถึงได้ขับเคลื่อนการนำไปใช้และการปรับปรุงอย่างรวดเร็ว

ชุมชนกำลังเรียกสิ่งนี้ว่า "DeepSeek Moment" สำหรับโมเดล foundation วิดีโอ อ้างอิงถึงวิธีที่การเปิดตัว open ของ DeepSeek เร่งการพัฒนา LLM ผลกระทบมีความสำคัญมาก:

✓การประมวลผลบน consumer GPU กลายเป็นเรื่องปฏิบัติได้
✓การสร้างวิดีโอในเครื่องด้วยความเร็วแบบโต้ตอบ
✓การบูรณาการกับ workflows ที่มีอยู่
✓การปรับปรุงและส่วนขยายจากชุมชน

วิดีโอแบบเรียลไทม์: กรณีการใช้งานใหม่

ความเร็วเปลี่ยนสิ่งที่เป็นไปได้ เมื่อการสร้างลดลงจากหลายนาทีเป็นน้อยกว่าหนึ่งวินาที แอปพลิเคชันใหม่ทั้งหมดจะเกิดขึ้น:

🎬

ตัวอย่างแบบโต้ตอบ

ผู้กำกับและบรรณาธิการสามารถเห็นตัวเลือกที่สร้างด้วย AI แบบเรียลไทม์ ทำให้เกิด workflows สร้างสรรค์แบบวนซ้ำที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถทำได้

🎮

เกมและการจำลอง

การสร้างแบบเรียลไทม์เปิดเส้นทางสู่การสร้างเนื้อหาแบบไดนามิก ที่สภาพแวดล้อมเกมและ cutscenes ปรับตัวทันที

📺

การผลิตสด

แอปพลิเคชัน broadcast และ streaming กลายเป็นเรื่องที่เป็นไปได้เมื่อ AI สามารถสร้างเนื้อหาภายในความต้องการ latency ของวิดีโอสด

🔧

Prototyping อย่างรวดเร็ว

ศิลปินคอนเซ็ปต์และทีม pre-visualization สามารถสำรวจรูปแบบหลายสิบรูปแบบในเวลาที่ก่อนหน้านี้ต้องใช้สำหรับหนึ่งรูปแบบ

บริบทการแข่งขัน

TurboDiffusion มาถึงในช่วงเวลาที่มีการแข่งขันอย่างรุนแรงใน AI วิดีโอ Runway's Gen-4.5 เพิ่งอ้างอันดับสูงสุด Sora 2 แสดงความสามารถในการจำลองฟิสิกส์ และ Veo 3.1 ของ Google ยังคงปรับปรุงต่อไป

การเปรียบเทียบภูมิทัศน์ปัจจุบัน

Model	ความเร็ว	คุณภาพ	Open Source
TurboDiffusion	Real-time	สูง (พร้อมการเร่ง)	ใช่
Runway Gen-4.5	~30 วินาที	สูงสุด	ไม่
Sora 2	~60 วินาที	สูงมาก	ไม่
Veo 3	~45 วินาที	สูงมาก	ไม่
LTX-2	~10 วินาที	สูง	ใช่

ความแตกต่างมีความสำคัญ: TurboDiffusion ไม่ได้แข่งขันโดยตรงกับโมเดลเหล่านี้ มันเป็น acceleration framework ที่อาจนำไปใช้กับระบบใด ๆ ที่ใช้ diffusion ได้ การเปิดตัวแบบ open หมายความว่าชุมชนสามารถทดลองนำเทคนิคเหล่านี้ไปใช้อย่างกว้างขวาง

ข้อพิจารณาทางเทคนิค

เช่นเดียวกับเทคนิคการเร่งความเร็วใด ๆ มีการแลกเปลี่ยน framework นี้บรรลุความเร็วผ่านการประมาณที่ทำงานได้ดีในกรณีส่วนใหญ่ แต่อาจแนะนำสิ่งแปลกปลอมในสถานการณ์ขอบ:

✓ที่ TurboDiffusion เป็นเลิศ

รูปแบบการเคลื่อนไหวมาตรฐาน หัวพูด ฉากธรรมชาติ ภาพผลิตภัณฑ์ และงานสร้างวิดีโอทั่วไปส่วนใหญ่รักษาคุณภาพด้วยการเร่งความเร็วเต็มรูปแบบ

✗ที่ต้องระมัดระวัง

motion blur สุดขีด การเปลี่ยนฉากอย่างรวดเร็ว และการจำลองฟิสิกส์ที่ซับซ้อนสูงอาจได้ประโยชน์จากการตั้งค่าการเร่งที่ลดลง

framework นี้มีตัวเลือกการกำหนดค่าเพื่อปรับการแลกเปลี่ยนคุณภาพ-ความเร็วตามความต้องการของกรณีการใช้งาน

สิ่งนี้หมายความว่าอย่างไรสำหรับผู้สร้างสรรค์

สำหรับผู้ที่กำลังทำงานกับเครื่องมือ AI วิดีโออยู่แล้ว TurboDiffusion แสดงถึงการปรับปรุงคุณภาพชีวิตที่สำคัญ ความสามารถในการวนซ้ำอย่างรวดเร็วเปลี่ยนกระบวนการสร้างสรรค์เอง

💡

หากคุณเพิ่งเริ่มต้นกับการสร้างวิดีโอ AI เริ่มต้นด้วยคู่มือ prompt engineering ของเรา เพื่อเข้าใจวิธีสร้าง prompts ที่มีประสิทธิภาพสำหรับระบบใด ๆ

ผลกระทบเชิงปฏิบัติขึ้นอยู่กับ workflow ของคุณ:

ทันที

การสร้างในเครื่อง

ผู้ใช้ที่มี GPUs ที่มีความสามารถสามารถเรียกใช้โมเดลที่เร่งด้วย TurboDiffusion ในเครื่องด้วยความเร็วแบบโต้ตอบ

ระยะใกล้

การบูรณาการเครื่องมือ

คาดว่าแพลตฟอร์มหลักจะประเมินเทคนิคการเร่งเหล่านี้สำหรับ pipelines ของตนเอง

อนาคต

แอปพลิเคชันใหม่

ความสามารถแบบเรียลไทม์จะทำให้เกิดหมวดหมู่แอปพลิเคชันที่ยังไม่มีอยู่

เส้นทางไปข้างหน้า

TurboDiffusion ไม่ใช่คำสุดท้ายเกี่ยวกับความเร็วการสร้างวิดีโอ มันเป็นเหตุการณ์สำคัญบนเส้นทางที่ดำเนินต่อไป เทคนิคที่แสดงที่นี่ SageAttention, sparse-linear attention, rCM distillation และ W8A8 quantization จะได้รับการปรับแต่งและขยาย

การเปิดตัวแบบ open ทำให้เรื่องนี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว เมื่อนักวิจัยทั่วโลกสามารถทดลองและปรับปรุง framework ได้ ความก้าวหน้าจะเร่งขึ้น เราเห็นสิ่งนี้กับการสร้างภาพ กับโมเดลภาษา และตอนนี้กับวิดีโอ

✅

ยุคของการรอหลายนาทีสำหรับวิดีโอ AI ได้สิ้นสุดแล้ว การสร้างแบบเรียลไทม์อยู่ที่นี่ และเปิดให้ทุกคนสร้างต่อไปได้

สำหรับผู้ที่สนใจในรายละเอียดทางเทคนิค เอกสารเต็มและโค้ดพร้อมใช้งานผ่านช่องทางอย่างเป็นทางการของ ShengShu Technology และ TSAIL framework นี้บูรณาการกับ PyTorch workflows มาตรฐานและรองรับสถาปัตยกรรม video diffusion ที่นิยม

ภูเขามีกระเช้าไฟฟ้าแล้วตอนนี้ ยอดเขายังเหมือนเดิม แต่นักปีนจะมากขึ้นที่จะไปถึงมัน