論文の概要: Attention Surgery: An Efficient Recipe to Linearize Your Video Diffusion Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24899v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 15:09:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:20.078444
• Title: Attention Surgery: An Efficient Recipe to Linearize Your Video Diffusion Transformer
• Title（参考訳）: 注意外科:ビデオ拡散変換器をリニア化するための効果的なレシピ
• Authors: Mohsen Ghafoorian, Denis Korzhenkov, Amirhossein Habibian,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースのビデオ拡散モデル(VDM)は、最先端のビデオ生成の品質を提供するが、自己注意の二次コストに制約される。 テキストリニアライズおよびテキストリニアライズのための効率的なフレームワークであるtextitAttention Surgeryを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.545000689565732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transformer-based video diffusion models (VDMs) deliver state-of-the-art video generation quality but are constrained by the quadratic cost of self-attention, making long sequences and high resolutions computationally expensive. While linear attention offers sub-quadratic complexity, prior attempts fail to match the expressiveness of softmax attention without costly retraining. We introduce \textit{Attention Surgery}, an efficient framework for \textit{linearizing} or \textit{hybridizing} attention in pretrained VDMs without training from scratch. Inspired by recent advances in language models, our method combines a novel hybrid attention mechanism-mixing softmax and linear tokens-with a lightweight distillation and fine-tuning pipeline requiring only a few GPU-days. Additionally, we incorporate a cost-aware block-rate strategy to balance expressiveness and efficiency across layers. Applied to Wan2.1 1.3B, a state-of-the-art DiT-based VDM, Attention Surgery achieves the first competitive sub-quadratic attention video diffusion models, reducing attention cost by up to 40\% in terms of FLOPs, while maintaining generation quality as measured on the standard VBench and VBench-2.0 benchmarks.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースのビデオ拡散モデル(VDM)は、最先端のビデオ生成の品質を提供するが、自己アテンションの二次的なコストに制約され、長いシーケンスと高解像度の計算コストがかかる。 線形アテンションは準四分法的な複雑さをもたらすが、事前の試みは、コストのかかる再トレーニングなしにソフトマックスアテンションの表現性とは一致しない。 本研究は,前訓練VDMにおいて,スクラッチからトレーニングを行なわずに,‘textit{linearizing} や‘textit{hybridizing} の注意を喚起するための効果的なフレームワークである ‘textit{Attention Surgery} を紹介した。 近年の言語モデルの発展にインスパイアされた本手法では, ソフトマックスとリニアトークンを混合した新しいハイブリットアテンション機構と, 軽度蒸留と微調整パイプラインを併用する。 さらに、レイヤ間の表現性と効率のバランスをとるために、コスト対応のブロックレート戦略を取り入れます。 最先端の DiT ベースの VDM である Wan2.1 1.3B に適用された注意手術は、最初の競合するサブクアッドレートの注意ビデオ拡散モデルを実現し、標準の VBench と VBench-2.0 ベンチマークで測定された生成品質を維持しながら、FLOP の点において、注意コストを最大40%削減する。

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