# AlibabaResearch/SparkDiffusion

> 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.

- Магнитуда: 1,3 из 10 — Ранний сигнал
- Звёзды: 89 всего · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 4
- Доверие к звёздам: рост звёзд выглядит естественно
- Категория: Генерация медиа · Язык: Python · Лицензия: Apache-2.0 · Создан: 2026-09-18 · Последний коммит: 2026-09-23
- GitHub: https://github.com/AlibabaResearch/SparkDiffusion · Страница: https://gitnova.dev/r/AlibabaResearch/SparkDiffusion

## 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

## Почему он здесь

- 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.

## Доверие к звёздам

Рост звёзд выглядит естественно.

Метки доверия к звёздам — эвристики по поведению репозитория, а не проверка каждого, кто поставил звезду.

## Цифры

- Форков: 2
- Issues и pull requests: 1
- Наблюдателей: 1
- В среднем за неделю: 13 в день
- Обычный темп: мало истории (меньше двух недель)
- Звёзд за последний час (по замерам): 1

## Звёзды по дням за 12 дней (от старых к новым, сегодня — неполный день)

2026-09-13 … 2026-09-24: 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 83, 5, 0

## Где замечен сейчас

- Топ новых репозиториев за неделю: #185

## Похожие по описанию

1. **hao-ai-lab/FastVideo** — 0,9 · Ровно · Генерация медиа · Python · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 2
   Фреймворк для ускоренной генерации видео: пост-тренировка (дистилляция, LoRA, sparse attention) и быстрый инференс диффузионных видеомоделей на GPU и Apple Silicon.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/hao-ai-lab/FastVideo.md
2. **ml-explore/mlx** — 1,5 · Ровно · Языковые модели · C++ · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 6
   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 запуск моделей.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/ml-explore/mlx.md
3. **microsoft/onnxruntime** — 1,6 · Ровно · Языковые модели · C++ · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 8
   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.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/microsoft/onnxruntime.md
4. **Tencent-Hunyuan/Simple-Attention-Sparsification** — 0,0 · Ровно · Языковые модели · Python · +0 звёзд сегодня, к вечеру ≈ 0
   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 из статьи.
   Полная карточка: https://gitnova.dev/r/Tencent-Hunyuan/Simple-Attention-Sparsification.md

---

Магнитуда (0–10) — насколько быстро и необычно сейчас растёт интерес к репозиторию. Это не оценка качества.
Дни — по UTC. «Уже сегодня» — факт, «к вечеру ≈» — прогноз.
Описания и сценарии пишет модель (DeepSeek V4.1 Flash) по README, в деталях возможны ошибки: конкретные утверждения (замеры, скорость, железо) проверяйте в самом репозитории.
Данные на 2026-09-24 02:50 UTC, обновление каждые 30 минут.