Hao AI Lab开源FastVideo框架及FastWan-QAD模型，采用量化感知蒸馏与稀疏注意力技术，使RTX 5090等消费级显卡实现1.8秒生成5秒480P视频，相比传统方案提速超百倍。框架支持Wan2.1全系列、LoRA微调及ComfyUI工作流，适合AI创作者、短视频制作者及研究者低成本部署高速视频生成。
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传统文生视频模型推理动辄几十秒，Hao AI Lab 开源 FastVideo 框架，搭配 VSA 稀疏注意力、QAD 量化蒸馏，消费显卡也能实现 1.8 秒快速出片。
当下主流 Wan 等视频模型普遍存在推理速度慢、显存占用极高的痛点，720P 短视频单卡常需一两分钟生成，只能依赖昂贵 H200 服务器部署，普通创作者难以落地。
Hao AI Lab 推出开源统一加速框架 FastVideo，该框架产出 FastWan 系列模型，分 1.3B、5B、14B 多规格，早期版本单 H200 仅 5 秒产出 5 秒 480P 视频；升级 FastWan-QAD 后适配 RTX5090，采用 NVFP4 4bit 量化训练，端到生成缩短至 1.8 秒。框架原生支持 Wan2.1/Wan2.2 全系列，提供 LoRA 微调、多卡分布式训练方案，兼容 Windows、Mac、Linux，配套 ComfyUI 可视化工作流，代码、模型权重全部开源，采用宽松 Apache2.0 协议，兼顾科研复现与商业短视频、虚拟人素材生产需求。
相关链接
GitHub 开源仓库：https://github.com/hao-ai-lab/FastVideo
HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/FastVideo
官方博客：https://haoailab.com/blogs/fastvideo_post_training/
在线演示：https://fastwan.fastvideo.org
论文介绍
FastVideo 是面向视频扩散 DiT 的一体化加速开源框架，打通数据预处理、多卡训练、LoRA 微调、极速推理完整流程，集成业界主流注意力与蒸馏优化方案。核心创新 VSA 可训练稀疏注意力，解决传统稀疏方案在少步蒸馏下画质崩塌问题；配套稀疏蒸馏范式，联合优化注意力与去噪步数，最高实现百倍推理提速。后续迭代 QAD 量化感知蒸馏，训练阶段直接适配 4bit 低精度，规避传统后量化画面抖动、细节丢失缺陷。
基于框架衍生 FastWan 全系文生视频模型，提供自研高质量合成训练数据集，支持单卡消费级 GPU 与 64 卡超算集群两种部署模式，开放完整训练脚本、推理示例，生态覆盖 Gradio 网页、ComfyUI 插件，是目前落地门槛最低的高速视频生成开源工具栈。
FastWAN 的速度有多快？
下面演示的是每个模块如何在单个 H200 GPU 上加速 DiT 去噪时间（不使用文本编码器和 vae）。
方法概述
底层多重推理加速组件
VSA 可训练稀疏注意力：区别固定启发式稀疏，训练阶段动态筛选关键时序 token，大幅削减注意力计算量，兼容 3-8 步极限蒸馏不崩画质； DMD 分步蒸馏：将原生 50 步去噪压缩至 3 步，师生模型分布对齐，兼顾速度与画面连贯； TeaCache 时序缓存：复用相邻时间步近似特征，重复计算直接跳过； QAD 量化感知蒸馏（新版核心）：训练全程引入 NVFP4 4bit 量化噪声，让模型原生适配低精度硬件，显存减半、算力提升 2-3 倍。
统一训练生态
支持全参数微调、LoRA 轻量化微调，采用 FSDP2 分片 + 序列并行技术，最多线性扩展至 64 张 GPU；内置选择性激活重计算，大幅降低长视频训练显存开销，配套 60 万 + 自研高清合成视频数据集用于蒸馏训练。
稀疏蒸馏 (Sparse Distillation)
视频 DiT 面临两大瓶颈：多步去噪耗时极长，且长序列注意力计算呈二次方增长。FastVideo 首次提出了稀疏蒸馏技术，将视频稀疏注意力（VSA） 与分布匹配蒸馏（DMD） 在统一框架内联合训练。 其核心思想是：让学生模型（采用稀疏注意力、仅需极少步数）去匹配教师模型（采用全注意力、全步数）的输出分布。通过这种“少步数+稀疏注意力”的联合蒸馏，FastVideo 成功实现了超过 50 倍的去噪加速，同时完美保留了生成质量。
多版本 FastWan 模型矩阵
FastWan2.1-1.3B：轻量 480P，H200 约 5 秒、RTX5090 (QAD) 1.8 秒出片； FastWan2.2-5B：720P 高清，适合商业精细画面； FastWan2.1-14B：高画质预览版，适配专业影视级素材生成。
多端兼容部署方案
原生支持 NVIDIA 全系列显卡、Apple Silicon；提供 Python 极简推理 API、ComfyUI 可视化节点、Gradio 在线演示，Windows WSL 环境可一键部署。
三、实验实测效果
推理提速对比：原生 Wan2.1 14B 基线 1746 秒 / 段，叠加 VSA+DMD + 编译优化后仅 13 秒，提速超 130 倍； 消费卡性能：RTX5090 运行 FastWan-QAD，5 秒 480P 视频仅 1.8 秒生成，硬件成本大幅下降； 画质表现：QAD 量化模型无明显闪烁、物体畸变，人物、环境细节保留完整； 训练效率：64 卡 H200 集群稀疏蒸馏 4k 步即可完成模型收敛，训练成本可控； 落地适配：短视频带货、虚拟主播、动画分镜等场景均可批量高速生成素材。
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