AlibabaResearch/SparkDiffusion
О проекте
Фреймворк для ускорения генерации видео на Diffusion Transformer моделях: сочетает разреженное low-rank внимание RoLa, дистилляцию CrossDistill и собственные операторы, давая 200×+ ускорение инференса для Wan 2.1/2.2.
Чем пригодится
- Ускорить инференс Wan 2.1/2.2 через sparse finetuning и дистилляцию
- Дообучить DiT-модель с разреженным вниманием RoLa на своём датасете
- Запустить single-case T2V или I2V генерацию через готовые скрипты
Пересказ README моделью DeepSeek V4.1 Flash. Может ошибаться в деталях.
Почему он в тренде
- Сегодня уже 0 звёзд, к концу дня ожидается около 4.
- Репозиторию 6 дней, а у него уже 89 звёзд. Истории меньше двух недель, так что обычного темпа, с которым можно сравнить всплеск, у него ещё нет.
- Топ новых репозиториев за неделю: #185.
Звёзды по дням
Столбики — звёзды за день, линия — обычный темп. Красным — дни всплесков.
Цифры
- Всего звёзд
- 89
- Сегодня
- 0 · к вечеру ≈ 4
- Форков
- 2
- Issues и pull requests
- 1
- Наблюдателей
- 1
- Язык
- Python
- Лицензия
- Apache-2.0
- Создан
- 18 сентября 2026
- Последний коммит
- 23 сентября 2026
Доверие к звёздам
Рост выглядит естественно: форков и обсуждений столько, сколько бывает у живых проектов, а звёзды приходят неровно, как от людей.
Это эвристики, а не приговор: судим по поведению репозитория, а не по списку звездивших.
Где замечен
- 24 сентября 2026Топ новых репозиториев за неделю: #184
Поделиться
Бейдж для README
Вставьте в README — бейдж сам показывает свежую магнитуду и ведёт на эту страницу.
[](https://gitnova.dev/r/AlibabaResearch/SparkDiffusion)Похожие по описанию
-
0,9
hao-ai-lab/FastVideo
Фреймворк для ускоренной генерации видео: пост-тренировка (дистилляция, LoRA, sparse attention) и быстрый инференс диффузионных видеомоделей на GPU и Apple Silicon.
-
1,5
ml-explore/mlx
MLX — фреймворк для массивов и машинного обучения от Apple, оптимизированный под Apple silicon с единой памятью и ленивыми вычислениями. API на Python, C++, C и Swift повторяет NumPy и PyTorch, что упрощает обучение и…
-
1,6
microsoft/onnxruntime
Кроссплатформенный ускоритель инференса и обучения ML-моделей. Запускает модели из PyTorch, TensorFlow, scikit-learn и других через формат ONNX с оптимизацией графа и аппаратным ускорением.
-
0,0
Tencent-Hunyuan/Simple-Attention-Sparsification
SAS — механизм разреженного внимания с обучаемыми гейтами: для каждого запроса выбираются блоки контекста, а ранжирование оптимизируется end-to-end по лоссу языковой модели. Репозиторий содержит код обучения и оценки…