新智元报道

编辑：KingHZ

27FPS实时视频生成，35秒生成1分钟视频，英伟达联合MIT港大等团队提出的SANA-Video架构，得益于核心架构创新，视频模型具备了惊人的生成速度。

27帧每秒的实时视频生成、35秒合成1分钟高清视频——这不是遥远的未来，而是刚刚由英伟达联合MIT与港大团队带来的现实。

全新一代视频扩散模型SANA-Video横空出世，凭借革命性的线性DiT架构与恒定显存KV缓存机制，不仅速度超越所有同类模型，更以高达720p的分辨率与分钟级时长生成，重新定义了AI视频生成的效率极限。

SANA-Video不仅在速度和性能上表现出色，生成的图像质量也非常高。

以下是SANA-Video生成的一些示例：

它的核心优势在于：

· 高效率：采用线性DiT和显存恒定的KV缓存，实现了比传统模型更快的速度和更高的内存效率。

· 低成本：训练成本极低（仅为MovieGen的1%），推理速度比SOTA模型快16倍。

· 可部署性：可在RTX5090上部署，仅需29秒即可生成一个5秒的720p视频。

· 长视频实时生成：4步蒸馏版本的长视频生成变种（LongSANA），仅需35秒即可生成1分钟的480p视频。在速度和质量之间,SANA-Video树立了新标杆。

本文将深入探讨SANA-Video的创新技术及其卓越性能。

论文名称：SANA-Video: Efficient Video Generation withBlockLinear Diffusion Transformer

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.24695

项目主页：https://nvlabs.github.io/Sana/Video/

研究背景

在文本到图像和视频生成领域，扩散模型（Diffusion Transformer）取得了显著的成功。

尽管扩散模型可以对多token并行化处理，但在高分辨率图像和视频生成时，海量的token数目导致推理速度较慢。

这个问题在文本到视频领域更为显著，同时生成5s 81帧的视频相比图像生成速度增长50倍。

为了提高计算效率，在视频任务这种token数量巨大的任务上，线性注意力计算复杂度节省效果显著。

目前，一些融合Linear Attention和Softmax Attention的方法取得良好效果，但是从头训练的全局Linear Attention模型的能力，仍存在不确定性。

SANA-Video在Linear DiT模型上继续训练，继承其全局线性注意力的模型设计，实现了从头开始的图像和视频模型的高效训练和推理全流程，在8倍压缩的Wan-VAE和这次提出的32倍压缩的DC-AE-V两种VAE上都验证的可行性。

最终效果抗打，在Vbench上与Wan-2.1等开源扩散视频模型持平。

核心创新

SANA-Video的核心在于其创新和鲁邦的全局线性注意力Diffusion Transformer训练框架，及其特有的全局显存恒定的KV缓存机制。

主要贡献包括：

线性注意力DiT(Linear DiT)：针对视频生成中海量令牌（token）处理的计算瓶颈，模型以线性注意力（Linear Attention）为核心操作。相比于传统的自注意力机制，线性注意力在处理长序列时更为高效，这为模型在合成高清长视频时保持卓越的速度和效率奠定了基础。

恒定显存的KV缓存机制(Constant-Memory KVCache)：为了经济高效地生成分钟级长视频，研究者创新出一种分块自回归方法。该方法利用线性注意力的累积特性，创建了一个占用显存恒定的状态（KV缓存），从而为模型提供全局上下文信息，且不会随着视频长度的增加而消耗更多显存。这一设计彻底解决了传统KV缓存的内存瓶颈问题。并且通过步数蒸馏，LongSANA可以以自回归的方式实时生成分钟级的长视频。

深度压缩自编码器（DC-AE-V）：传统自编码器只能将视频空间压缩8倍，全新AE可将视频空间压缩32倍，有效减少了潜在token的数量，解锁高分辨率视频生成新速度。

卓越的性能与部署效率:SANA-Video在实现了与业界先进小扩散模型（如Wan 2.1-1.3B）相媲美的视频质量的同时，展现了极高的效率优势。

训练成本低:训练开销仅为MovieGen的1%。

推理速度快:实测延迟比同类模型快16倍。

消费级部署:可成功部署于RTX5090GPU，并利用NVFP4精度将一段5秒720p视频的生成时间从71秒缩短至29秒，真正实现了低成本、高质量的视频生成。

设计细节

模型架构的细节，如下表所示。

· 高效线性DiT（Diffusion Transformer）

原始DiT的自注意力计算复杂度为O(N²)，在处理高分辨率图像时呈二次增长，线性DiT在此替换了传统的二次注意力机制，将计算复杂度从O(N²)降低到O(N)。

模型从，继承大部分模型权重，持续使用全局的线性DiT架构，最终形成一套完整的从头开始训练的文生图像视频模型。

与此同时，研究人员还提出了Spatial-Temporal Mix-FFN，可以在多层感知器（MLP）中交替使用1×3×3的空间卷积和3×1×1的时序卷积，增强了token的局部信息。

实验结果显示，线性注意力达到了与传统注意力相当的结果，在5s视频生成方面将延迟缩短了2-4倍。

·恒定显存的KV缓存机制（Constant-Memory KVCache）

在线性DiT的基础上，通过块间自回归的训练方式实现块线性扩散模型，其具有全局的注意力，但是显存开销固定的特性。

具体的，块间自回归训练方式通过将一段视频分为N块（Block/Chunk），根据帧所在块的前后顺序加递增的噪音大小进行扩散模型训练，通过因果注意力的方式进行建模，后面的块能过通过线性注意力融合前面块的特征，但前面块的特征计算不能引入后续块的特征。

首先对于线性注意力，其在计算机制上可以实现沿Token顺序进行拆分（数学上等价），并通过KV乘积后累加的方式得到所有Token的注意矩阵计算结果。

因此，当块因果线性扩散模型（Causal LinearAttention）训练完成后，我们可以通过线性KV缓存机制进行长视频推理任务。

在块1的KV1计算后进行缓存，当块2的KV2矩阵计算完成后与KV1矩阵相加即可得到KV1-2，以此类推，当最后一个块n的KVn计算完成后，只需要

得到全局的KV矩阵。基于此，每个块的计算量只包含累加矩阵KVsum与当前块的KV计算后的加和。

·深度压缩自编码器（DC-AE-V）

按照SANA模型的一贯策略，研究人员引入的全新视频自编码器（DC-AE-V），大幅将缩放因子提高至空间32倍，时序4倍。

与F8T4C16+DiT编码层压缩2倍相比，F32T4C32输出的潜在token数量减少了4倍，这对于高效训练和生成高分辨率视频（如720p分辨率）至关重要。

· 高效训练和推理策略

为降低训练成本，研究人员从数据和训练策略两方面进行了优化。

首先，在数据层面，他们设计了高效的过滤标准，并利用强大的视觉语言模型（VLM）为视频生成包含丰富细节（如主体、动作、环境、镜头角度等）的高质量文本描述。

其次，在训练层面，模型基于一个强大的图生文（T2I）模型进行连续预训练，并采用从低分辨率到高分辨率的多阶段策略。

最后利用人类偏好的数据进行监督微调（SFT），从而高效地学习视频的动态和美学特征。

整体性能

如下表中，将SANA-Video与当前最先进的文本生成视频扩散模型进行了比较。

在480p分辨率的文生视频(Text-to-Video)任务中，SANA-Video在模型参数量仅为2B的情况下，实现了最高的语义对齐分数(Semantic Score 81.35)，其推理延迟仅为60秒，快于其他模型，实现了8倍的速度提升。

在480p分辨率的图生视频(Image-to-Video)任务中，SANA-Video同样速度最快，并且其视频生成质量分数(I2V Score 96.40)超越了所有同类模型。

在更高分辨率(720p)的性能对比中，SANA-Video-2B的综合评分(Total Score 84.05)表现最佳。其推理延迟仅为36秒，相比SkyReelV2(568秒)和Wan2.1(403秒)等模型，实现了高达16倍的速度优势。

如下是，SANA-Video与其他模型可视化性能比较。很显然，SANA-Video模型生成速度更快的同时质量也同样能打。

LongSANA：长视频实时生成

SANA-Video的恒定显存的KV缓存机制，支持使用全局注意力进行训练和推理。

因此，研究人员改进Self-Forcing的5s视频自回归训练方式，使用全局注意力进行1分钟的流式训练，从而实现更高质量的长视频，此变种命名为LongSANA。并且通过蒸馏去噪步数，实现在H100上仅需35秒即可生成1分钟视频。生成效果如下：

终端设备部署

为了增强边缘部署，研究人员使用SVDQuant算法进行NVFP4对模型进行量化。在480p和720p视频的速度上都实现2.4x的加速。并且可以在RTX 5090显卡上进行推理。

展望未来，SANA-Video将致力于探索实时交互式生成等前沿领域。

研究者坚信开放的力量，因此决定将完整的训练代码和模型权重向社区开源，期待与全球的开发者和研究者一同探索视频生成的无限可能。

参考资料：

1https://arxiv.org/pdf/2509.24695