Video DeltaNet, 하이브리드 어텐션으로 거의 무손실 품질의 비디오 모델 가속
원문 제목 — Video DeltaNet: Hybrid Attention to Speed Up Video Models with Near-Lossless Quality
📄 전문 번역
MiniMax H3 기반의 하이브리드 어텐션 모델 VDN-Minimax-H3(VDN-H3)를 공개한다. 이 모델은 재생 속도보다 빠르게 비디오를 생성하며 주요 특징은 다음과 같다. 빠른 추론: B200 GPU 8장에서 8단계 디노이징으로 14.4초 분량 클립을 11.23초 만에 생성한다. 하이브리드 아키텍처: 고효율 프레임 단위 선형 어텐션 브랜치와 백본의 시각 품질과 일관성을 유지하는 소프트맥스 브랜치로 구성된 하이브리드 어텐션 아키텍처를 제안한다.
플러그 앤 플레이: 체크포인트는 별도의 선형 어텐션 브랜치와 두 개의 소형 LoRA 어댑터를 추가하며, 추론 시 백본 가중치를 건드리지 않고 백본에 병합할 수 있다. 완전 오픈소스: 가중치만 공개하는 것이 아니라 최적화된 추론 스택과 대응하는 학습 코드도 함께 공개한다.
리소스: 예제와 시각적 설명은 프로젝트 페이지에서 확인할 수 있으며, 가중치는 허깅페이스에서, ComfyUI 노드는 깃허브에서 제공된다.
면책: 이 내용은 게시자가 만든 것이 아니며 벤치마크에 사용된 하드웨어도 게시자가 정한 것이 아니다. 소비자용 GPU에서도 잘 작동한다.
💬 주요 댓글 번역 (5)
🔍 루키 분석
MiniMax H3 백본에 선형 어텐션 브랜치와 소형 LoRA 어댑터를 결합한 하이브리드 어텐션 모델 VDN-H3가 공개되었다. B200 GPU 8장에서 8단계 디노이징으로 14.4초 클립을 11.23초 만에 생성하는 추론 속도를 내세운다. 가중치와 최적화된 추론 스택, 학습 코드가 함께 공개되었고 ComfyUI 노드도 제공된다. 댓글에서는 약 82GB에 이르는 다운로드 부담과 Kijai의 단일 safetensors 패키징에 대한 기대가 오갔다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
ckpts 폴더에 약 82GB를 전부 다운로드하라니, Kijai가 이걸 처리해줄 때까지 기다리겠다.
그럴 필요 없다. 깃허브 노드 가이드를 확인하면 허깅페이스 저장소의 stage-dmd-step-250 폴더에서 5~7GB 파일만 다운로드하면 된다. ComfyUI 노드 깃허브 페이지에 설정 방법이 설명되어 있다.
Kijai가 이 파일들을 LoRA나 패치 형태의 단일 safetensors 파일로 만들어주길 바란다.
Kijai가 최고라는 데 우리 모두 동의한다!
예제와 시각적 설명은 프로젝트 페이지에 있다. 깃허브 예제는 내 환경에서는 작동하지 않았다.