[논문리뷰] SALAD: Achieve High-Sparsity Attention via Efficient Linear Attention Tuning for Video Diffusion Transformer

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저자: Tongcheng Fang, Tianchen Zhao, Pengfei Wan, Hanling Zhang, Ruiqi Xie, Zhuo Han, Xin Tao, Wenbo Ding, Wanli Ouyang, Xuefei Ning, Yu Wang

핵심 연구 목표

비디오 Diffusion Transformer의 긴 입력 시퀀스로 인해 발생하는 높은 계산 지연 시간 문제를 해결하고, 기존의 스파스 어텐션 방식이 가진 제한된 스파시티 또는 과도한 학습 오버헤드 의 한계를 극복하고자 합니다. 적은 학습 데이터와 연산량으로 고품질의 비디오 생성 성능 을 유지하면서도 높은 스파시티(90%) 를 달성하는 효율적인 어텐션 메커니즘을 개발하는 것이 목표입니다.

핵심 방법론

본 연구는 경량의 선형 어텐션(linear attention) 브랜치 를 스파스 어텐션과 병렬 로 도입하는 SALAD 방법을 제안합니다. 이 방법은 입력 의존적 스칼라 게이팅(input-dependent scalar gating) 메커니즘 을 통해 두 브랜치의 기여도를 동적으로 조절하며, 선형 브랜치의 대부분 파라미터는 스파스 어텐션 모듈과 공유 하여 효율성을 높였습니다. 특히, 3D Rotary Position Embeddings (3D ROPE) 를 통합하여 비디오 시퀀스의 시공간적 관계를 효과적으로 처리합니다.

주요 결과

SALAD는 90%의 스파시티 를 달성하면서도 추론 속도를 1.72배 향상시켰습니다. 특히, Top-K w. SALAD 는 Subject Consistency 97.15% , Background Consistency 96.27% , Imaging Quality 64.76% , Text Consistency 25.83% 를 기록하며 Full Attention baseline과 유사하거나 능가하는 비디오 생성 품질을 보였습니다. 이는 단 2,000개의 비디오 샘플 과 1,600 스텝 의 매우 효율적인 파인튜닝으로 달성된 결과입니다.

AI 실무자를 위한 시사점

SALAD는 비디오 Diffusion Transformer의 추론 효율성 을 획기적으로 개선할 수 있는 실용적인 솔루션을 제공합니다. 적은 학습 데이터와 시간 으로도 고품질 비디오 생성 능력 을 유지하면서 높은 스파시티 를 달성할 수 있어, 자원 제약이 있는 환경에서 대규모 비디오 생성 모델을 운영하는 AI 엔지니어에게 매우 유용합니다. 특히, 입력 의존적 게이팅 메커니즘 은 복잡한 모델의 동적 최적화에 대한 새로운 통찰을 제시합니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.