北大科学家联手快手团队突破视频生成技术瓶颈：VMoBA让AI视频制作又快又好

这项由北京大学童云海教授团队与快手科技Kling团队合作完成的研究发表于2025年6月，论文题为《VMoBA: Mixture-of-Block Attention for Video Diffusion Models》。有兴趣深入了解的读者可以通过GitHub代码库(https://github.com/KwaiVGI/VMoBA)或arXiv论文库(arXiv:2506.23858v1)访问完整研究内容。

想象一下，你正在制作一部长达几分钟的高清视频，如果使用传统的AI视频生成技术，你的电脑可能需要运转好几个小时，消耗大量电力，就像用老式手工织布机织出一整匹丝绸一样费时费力。而现在，研究团队找到了一种全新的"织布"方法，不仅速度更快，织出的"丝绸"质量还更好。

这个问题的核心在于视频生成AI需要处理海量信息。每一帧画面都包含数万个像素点，而一个几秒钟的视频就有数十帧画面。AI系统需要理解每个像素点与其他所有像素点之间的关系，这就像同时跟踪一场足球比赛中每个球员与其他所有球员的互动关系一样复杂。随着视频时长增加，这种计算复杂度呈指数级增长，最终变成一个几乎无法承受的计算负担。

研究团队的创新点在于重新设计了AI系统理解视频内容的方式。他们没有让AI同时关注所有像素点之间的关系，而是开发了一种"智能筛选"机制，让AI只关注最重要的那些关系。这就像在繁忙的餐厅里，服务员不需要同时注意每一桌客人的每一个动作，而是重点关注那些正在点餐、需要买单或有特殊需求的桌子。

一、破解视频AI的"注意力"难题

要理解这项研究的重要性，我们先来看看视频AI面临的根本挑战。当AI生成视频时，它使用一种叫做"注意力机制"的技术，这个机制的作用就像人类的视觉注意力一样。当你看一部电影时，你的大脑会自动聚焦于画面中的重要元素——演员的表情、关键道具、背景细节等，而不是平均分配注意力到每一个像素。

传统的AI视频生成系统使用"全注意力"机制，相当于让AI同时关注画面中的每一个细节。这种方法虽然准确，但计算量巨大。研究团队发现，对于一个720p分辨率的视频，AI需要处理超过76000个token（可以理解为信息单元），每个token都要与其他所有token建立联系，计算复杂度呈平方增长。这就像要求一个人同时记住并理解一本百科全书中每个词汇与其他所有词汇的关系一样不现实。

现有的解决方案主要分为两类。第一类是"训练后优化"方法，就像给已经建好的汽车安装节油装置，虽然能提升一些效率，但改进有限。第二类是"稀疏注意力"方法，让AI只关注部分重要信息，但这些方法大多是为文本处理设计的，直接应用到视频上效果并不理想。

研究团队尝试直接使用现有的MoBA（Mixture of Block Attention）技术，这是一种专门为文本处理设计的稀疏注意力方法。结果发现，虽然计算速度有所提升，但生成视频的质量却大幅下降，VBench评分从68.25分跌至56.88分。这就像用为平地行驶设计的轮胎去爬山，虽然能动，但性能大打折扣。

二、深入视频AI的"大脑"探索规律

为了找到更好的解决方案，研究团队决定深入分析视频AI的工作模式。他们使用了Wan 2.1模型（一个13亿参数的视频生成AI）作为研究对象，仔细观察AI在处理视频时的注意力分布模式，就像神经科学家研究大脑活动一样。

通过大量实验，他们发现了三个关键规律。首先是"多维度注意力模式"。视频数据具有三个维度：时间（不同帧之间的关系）、空间高度（画面的上下关系）和空间宽度（画面的左右关系）。AI在不同处理层次上会展现不同的关注模式。有些层主要关注时间关系，比如追踪一个球从一帧到下一帧的运动轨迹；有些层主要关注空间关系，比如理解一张脸上眼睛、鼻子、嘴巴的相对位置；还有些层会综合考虑时空关系，比如理解一个人走路时身体各部分在时间和空间上的协调运动。

第二个发现是"查询重要性差异"。在AI的注意力机制中，每个信息单元既可以作为"查询者"（主动寻找相关信息），也可以作为"被查询者"（提供信息给其他单元）。研究团队发现，不同的查询者具有不同的重要性。就像在一个新闻编辑部里，主编提出的问题比实习生的问题更重要，需要分配更多资源来回答。在视频生成中，代表关键视觉元素（如人物脸部、重要物体）的查询者比代表背景细节的查询者更重要。

第三个发现是"头部集中度差异"。现代AI使用"多头注意力"机制，就像一个人用多个不同的"视角"同时观察同一个场景。研究团队发现，不同的"头部"表现出不同的注意力集中度。有些头部的注意力非常集中，只关注少数几个最重要的关系；而有些头部的注意力比较分散，需要考虑更多的信息。这就像有些人看电影时只关注主角，而有些人会注意到背景音乐、服装道具等更多细节。

三、VMoBA创新方案的三大突破

基于这些发现，研究团队开发了VMoBA（Video Mixture of Block Attention）技术，这是一个专门为视频AI优化的注意力机制。VMoBA包含三个核心创新。

第一个创新是"层级循环分块策略"。传统方法将视频信息简单地排成一条线然后分块，就像把一个立体的魔方拍扁后切片，这样会破坏原本的空间关系。VMoBA采用了更智能的分块方式：在不同的处理层次上循环使用三种分块模式。第一种是"时间分块"，将同一时间段的不同帧画面组织在一起；第二种是"空间分块"，将空间上相邻的像素区域组织在一起；第三种是"时空分块"，将在时间和空间上都相近的信息组织在一起。这种方式让AI能够更好地理解视频的三维结构。

第二个创新是"全局块选择机制"。传统方法为每个查询者独立分配相同数量的信息块，就像给每个学生发放相同数量的参考书，不管他们的学习需求是否不同。VMoBA改为"按需分配"模式：先计算所有查询者与所有信息块之间的相关性，然后优先选择那些具有最强相关性的组合。这样确保了最重要的信息交互得到优先处理，就像优先安排最重要的会议一样。

第三个创新是"阈值动态选择机制"。传统方法为每个注意力头部分配固定数量的信息块，不考虑不同头部的实际需求。VMoBA引入了动态调整机制：根据每个头部的注意力集中度来决定分配多少信息块。对于注意力高度集中的头部，分配较少但质量很高的信息块就足够了；对于注意力较为分散的头部，则分配更多的信息块以确保不遗漏重要信息。这就像根据不同工作的复杂程度来分配不同的时间和资源。

四、实验验证：效果超出预期

研究团队进行了全面的实验验证，测试了VMoBA在不同场景下的表现。他们使用了多种视频分辨率和时长进行测试，从标准的480p视频到高清720p视频，从短视频到长时间序列。

在计算效率方面，VMoBA表现出色。对于长序列视频生成，VMoBA实现了2.92倍的浮点运算加速和1.48倍的实际运行时间加速。这意味着原本需要4小时完成的视频生成任务，现在只需要不到3小时就能完成。更令人惊喜的是，这种速度提升是在保持甚至提高视频质量的前提下实现的。

在视频质量方面，VMoBA在多个评测指标上都表现优异。使用VBench评测体系，VMoBA在文本一致性、动态程度、背景一致性、图像质量和主体一致性等五个关键指标上都达到或超过了传统全注意力方法的性能。特别值得注意的是，在一些测试中，VMoBA的表现甚至超过了计算量更大的全注意力方法，这说明"智能筛选"不仅提高了效率，还可能发现了更有效的信息处理模式。

研究团队还进行了详细的对比实验。与直接应用MoBA技术相比，VMoBA在所有测试场景中都显著优于前者。与其他专门为视频设计的稀疏注意力方法（如DiTFastAttn和SparseVideoGen）相比，VMoBA在长序列处理上展现出明显优势。特别是当视频序列长度增加时，VMoBA的速度优势变得更加明显，而其他方法的性能提升则趋于平缓甚至下降。

五、深度解析：为什么VMoBA如此有效

VMoBA成功的关键在于它真正理解了视频数据的本质特征。视频不是简单的图片序列，而是具有复杂时空关系的多维数据。传统方法往往忽视了这一点，将视频处理简化为文本处理的变种。

VMoBA的层级循环分块策略解决了信息组织的问题。通过在不同层次上使用不同的分块模式，AI能够在粗粒度和细粒度两个层面上理解视频内容。这就像一个优秀的电影导演，既要把握整体的叙事节奏（粗粒度），又要关注每个镜头的细节表现（细粒度）。

全局块选择机制解决了资源分配的问题。在有限的计算资源下，如何确保最重要的信息交互得到充分处理是一个关键挑战。VMoBA通过全局优化的方式，确保了计算资源被分配给最有价值的信息处理任务。这就像一个聪明的项目经理，总是优先处理最重要和最紧急的任务。

阈值动态选择机制解决了个性化需求的问题。不同的注意力头部有不同的"性格"和"需求"，一刀切的资源分配策略显然不是最优的。VMoBA通过动态调整，让每个头部都能得到适合自己特点的资源配置。

六、技术细节与实现挑战

VMoBA的实现过程包含多个技术细节。在分块策略方面，研究团队需要精心设计分块的大小和形状。对于时间分块，他们通常使用3帧作为一个块；对于空间分块，块的大小根据视频分辨率动态调整；对于时空分块，需要在三个维度上同时考虑邻近性。

在全局块选择方面，计算所有查询者与所有信息块之间的相关性本身就是一个计算密集的任务。研究团队开发了高效的计算方法，使用矩阵运算的优化技巧来减少计算开销。他们还设计了智能的索引机制，避免重复计算相同的相关性分数。

阈值动态选择的实现需要实时监控每个注意力头部的行为模式。研究团队开发了轻量级的监控算法，能够快速评估注意力分布的集中度，并据此调整信息块的分配数量。这个过程需要在保证准确性的同时最小化额外的计算开销。

为了确保VMoBA能够与现有的AI框架兼容，研究团队还开发了标准化的接口。用户可以很容易地将现有的视频生成模型中的全注意力机制替换为VMoBA，而不需要对模型的其他部分进行大的改动。

七、实际应用前景与影响

VMoBA技术的成功不仅仅是学术上的突破，更有着广泛的实际应用前景。在视频内容创作领域，这项技术能够显著降低高质量视频生成的门槛。小型工作室和个人创作者将能够使用更少的计算资源制作出专业级别的视频内容。

在教育领域，VMoBA可以支持更高效的教学视频生成。教师可以更快速地创建个性化的教学内容，根据不同学生的需求调整视频的风格和重点。这对于远程教育和在线学习平台具有重要意义。

在娱乐行业，这项技术可能会改变电影和游戏的制作流程。动画电影的制作周期可能会大幅缩短，游戏开发者能够更快速地生成游戏场景和角色动画。同时，虚拟现实和增强现实应用也将受益于更高效的视频生成技术。

在商业应用方面，企业可以更经济地制作产品演示视频、广告内容和培训材料。这对于中小企业来说尤其重要，因为它们往往缺乏大型企业那样的视频制作预算。

八、未来发展方向与挑战

尽管VMoBA取得了显著成果，但研究团队也诚实地指出了当前技术的局限性。在处理较短视频序列时，VMoBA的速度优势并不明显，有时甚至可能比传统方法稍慢。这主要是由于VMoBA的复杂性在短序列上无法充分发挥优势，就像一个为长途旅行设计的高档汽车在市区短途行驶时反而不如小型车灵活。

另一个挑战是内存管理的优化。虽然VMoBA在计算复杂度上有所降低，但其选择机制可能导致内存访问模式的不规律性。当前基于FlashAttention的实现还没有完全利用这种稀疏性带来的内存优势。

研究团队提出了几个未来的发展方向。首先是开发更加硬件友好的实现方式，充分利用现代GPU的并行计算能力。其次是研究自适应的分块策略，根据视频内容的特点动态调整分块方式。最后是探索VMoBA在其他多模态任务中的应用潜力，比如音视频同步生成、3D视频生成等。

九、与相关技术的比较

将VMoBA与其他视频加速技术进行比较，可以更好地理解其独特价值。现有的加速方法主要分为几类：减少扩散步数的方法、特征缓存复用的方法、模型蒸馏的方法和稀疏注意力的方法。

减少扩散步数的方法通过改进数值求解器来减少视频生成所需的迭代次数。这类方法的优势是实现简单，但往往会在质量上有所妥协。特征缓存复用的方法通过在相邻扩散步骤之间复用计算结果来提升速度，但这种方法对超参数敏感，容易产生不稳定的结果。

模型蒸馏方法通过训练一个更小的"学生"模型来模仿大型"教师"模型的行为。虽然这种方法可以显著提升速度，但需要额外的训练数据和计算资源，而且学生模型通常难以完全复制教师模型的能力。

相比之下，VMoBA作为一种稀疏注意力方法，在保持模型表达能力的同时实现了加速。它不需要额外的训练数据，可以直接替换现有模型中的注意力机制。更重要的是，VMoBA专门针对视频数据的特点进行了优化，而不是简单地将文本领域的技术移植过来。

十、技术验证的严谨性

研究团队在验证VMoBA效果时采用了严谨的实验设计。他们使用了Koala-36M数据集进行训练，这是一个大规模的视频数据集，包含了多种类型的视频内容。为了确保比较的公平性，所有对比实验都使用了相同的数据集和评估标准。

在评估指标方面，研究团队采用了VBench评估体系，这是视频生成领域的权威评估标准。VBench从多个维度评估视频质量，包括文本一致性（生成视频是否符合文本描述）、动态程度（视频中运动的自然性）、背景一致性（背景元素的连贯性）、图像质量（单帧图像的清晰度）和主体一致性（主要对象在不同帧间的一致性）。

为了验证计算效率的提升，研究团队不仅测量了理论上的浮点运算次数（FLOPs），还测量了实际的运行时间。这种双重验证确保了效率提升不仅仅存在于理论层面，而是能够在实际应用中体现出来。

研究团队还进行了大量的消融实验，分别验证VMoBA三个核心创新的贡献。结果显示，每个创新都对最终性能有积极贡献，而三者的结合产生了协同效应，实现了超出单个创新简单叠加的效果。

说到底，VMoBA代表了视频AI技术发展的一个重要里程碑。它不仅解决了长期困扰研究者的计算效率问题，更重要的是，它展示了深入理解数据本质特征对于技术创新的重要性。通过仔细观察和分析视频AI的注意力模式，研究团队发现了传统方法的局限性，并开发出了更加智能和高效的解决方案。

这项研究的成功也体现了跨机构合作的价值。北京大学的学术研究能力与快手科技的工程实践经验相结合，产生了既有理论深度又有实用价值的技术成果。这种合作模式为未来的AI研究提供了很好的范例。

对于普通用户来说，VMoBA技术的普及将意味着更便宜、更快速、质量更好的视频生成服务。无论是社交媒体内容创作、在线教育、还是商业宣传，都将从这项技术中受益。随着技术的进一步成熟和优化，我们有理由期待一个视频内容创作更加民主化的未来，每个人都能够轻松地表达自己的创意和想法。

从更广阔的视角来看，VMoBA的成功也启发我们思考AI技术发展的方向。真正的技术突破往往来自于对问题本质的深刻理解，而不是简单的算力堆砌或参数增加。如何让AI更好地理解和处理复杂的多模态数据，如何在效率和质量之间找到最佳平衡点，这些都是值得继续探索的重要问题。随着VMoBA技术的开源和推广，相信会有更多研究者在此基础上开发出更加先进的技术，推动整个视频AI领域的发展。

Q&A

Q1：VMoBA技术是什么？它能做什么？ A：VMoBA是一种专门为视频AI优化的注意力机制，能让AI在生成视频时变得更快更聪明。它通过"智能筛选"让AI只关注最重要的信息关系，而不是处理所有像素之间的关系。简单来说，就是让视频AI变得既快又好，在提升2.92倍计算速度的同时还能保持甚至提高视频质量。

Q2：VMoBA会不会让视频生成变得更便宜？ A：是的，VMoBA能显著降低视频生成的计算成本。原本需要4小时完成的高清视频生成任务现在只需要不到3小时，这意味着更少的电力消耗和服务器资源。对于普通用户来说，这将转化为更便宜的视频生成服务费用，让更多人能够负担得起高质量的AI视频制作。

Q3：普通人现在能用到VMoBA技术吗？ A：目前VMoBA还主要在研究阶段，研究团队已经在GitHub上开源了代码。虽然普通用户暂时无法直接使用，但随着技术的成熟，预计很快就会集成到各种视频制作软件和在线平台中。未来我们可能会在抖音、B站等平台的AI视频功能中看到这项技术的应用。