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TurboDiffusion城市交通生成：飞行汽车穿梭视频教程

1. 快速上手TurboDiffusion：从零开始生成未来城市交通视频

你是否曾幻想过，未来的城市里飞行汽车在摩天大楼间自由穿梭？现在，借助TurboDiffusion这个强大的视频生成加速框架，只需几分钟，你就能把脑海中的画面变成一段流畅的动态视频。本文将带你一步步使用TurboDiffusion，亲手生成“飞行汽车穿梭于未来都市”的震撼场景。

TurboDiffusion是由清华大学、生数科技与加州大学伯克利分校联合推出的视频生成加速技术。它基于Wan2.1和Wan2.2模型，在WebUI基础上进行了深度二次开发（由科哥完成），实现了文生视频（T2V）和图生视频（I2V）的极速生成。最令人惊叹的是，它能将原本需要184秒的视频生成任务，压缩到仅需1.9秒——这相当于提速100倍以上！这一切都可在单张RTX 5090显卡上完成，极大降低了高质量视频生成的硬件门槛。

目前系统已设置为开机自启，所有模型均已离线部署，无需额外下载，真正实现“开机即用”。你只需要打开WebUI界面，输入描述，点击生成，就能看到属于你的未来城市跃然屏上。

如果在使用过程中遇到卡顿，只需点击【重启应用】释放资源，等待重启完成后再次点击【打开应用】即可恢复流畅操作。你还可以通过【后台查看】实时监控视频生成进度。如需管理服务器，请前往仙宫云OS系统进行操作。

项目源码已开源，地址：https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion
如有问题，可添加微信联系科哥：312088415

2. T2V文本生成视频：让“飞行汽车”动起来

2.1 基础操作流程

我们以“未来城市中飞行汽车穿梭”为例，演示如何通过文本生成视频。

第一步：选择模型
在WebUI界面中，有两个核心模型可供选择：

• Wan2.1-1.3B：轻量级模型，显存占用约12GB，适合快速预览和测试提示词。
• Wan2.1-14B：大型模型，显存需求约40GB，生成质量更高，适合最终输出。

对于初次尝试，建议先用1.3B模型快速验证效果。

第二步：输入提示词
这是决定视频质量的关键。一个优秀的提示词应该具体、生动，并包含动态元素。例如：

未来城市的空中交通，飞行汽车在摩天大楼间穿梭，霓虹灯闪烁，天空中有无人机编队飞行，镜头缓缓推进

避免使用模糊词汇如“未来城市”，而应加入细节：“玻璃幕墙的高楼”、“蓝色能量光轨”、“悬浮车道”。

第三步：设置参数

• 分辨率：推荐480p（快速）或720p（高清）
• 宽高比：16:9（横屏电影感）或9:16（竖屏短视频）
• 采样步数：1-4步，建议设为4以获得最佳质量
• 随机种子：填0表示每次生成不同结果；固定数字可复现相同视频

第四步：点击生成
等待几秒至几分钟（取决于模型和参数），生成的视频会自动保存在outputs/目录下，格式为MP4，帧率16fps，时长约5秒（81帧）。

2.2 提示词写作技巧

好的提示词是成功的一半。以下是几个实用建议：

• 结构化表达：主体 + 动作 + 环境 + 光线 + 风格
  示例：飞行汽车 + 在空中穿梭 + 未来都市夜景 + 蓝紫色霓虹灯光 + 电影级画质

• 加入动态词汇：使用“穿梭”、“上升”、“旋转”、“闪烁”等动词，让画面更生动

• 描述镜头运动：如“镜头从高空俯视缓缓拉近”、“环绕拍摄建筑群”

• 控制风格：可指定“赛博朋克”、“科幻电影”、“动画风格”等

优秀示例：

✓ 一群银色飞行器沿着发光的空中轨道高速行驶，背景是巨大的全息广告牌，雨滴在车窗上滑落，镜头跟随其中一辆车前进 ✗ 飞行汽车在路上开

3. I2V图像生成视频：让静态概念图“活”起来

3.1 功能介绍

除了从文字生成视频，TurboDiffusion还支持I2V（Image-to-Video）功能，即将一张静态图片转化为动态视频。这对于设计师、建筑师和创意工作者尤为实用——你可以上传一张未来城市的概念图，然后让它“动”起来。

I2V功能已完整实现，支持：

• 双模型架构（高噪声+低噪声自动切换）
• 自适应分辨率（根据输入图像比例自动调整输出）
• ODE/SDE采样模式选择
• 完整参数控制

3.2 操作步骤

1. 上传图像
支持JPG、PNG格式，建议分辨率720p以上。可以是城市景观、建筑设计、人物肖像等。

2. 输入提示词
重点描述你想让画面中发生什么变化。例如：

飞行汽车从左侧驶入，穿过中央塔楼，镜头缓慢推进，霓虹灯依次亮起

3. 设置参数

• 分辨率：当前仅支持720p
• 宽高比：可选16:9、9:16等
• 采样步数：推荐4步
• 随机种子：0为随机，固定值可复现

4. 高级设置（可选）

• 模型切换边界（Boundary）：默认0.9，表示在90%时间步切换到低噪声模型
• ODE采样：推荐开启，生成结果更锐利
• 自适应分辨率：推荐开启，避免图像变形
• 初始噪声强度：默认200，数值越高越有创意但可能偏离原图

5. 开始生成
I2V生成时间稍长，约1-2分钟。完成后视频保存在output/目录。

3.3 应用场景举例

• 将建筑效果图转为动态漫游视频
• 让插画中的角色动起来
• 把产品设计图变成展示动画
• 制作社交媒体用的动态封面

4. 核心参数详解：掌握关键设置

4.1 模型选择

4.2 分辨率与帧数

• 480p（854×480）：速度快，适合迭代
• 720p（1280×720）：画质更细腻，推荐最终输出
• 帧数：默认81帧（约5秒），可调范围33-161帧（2-10秒）

4.3 注意力机制优化

TurboDiffusion采用SageAttention和SLA（稀疏线性注意力）技术提升效率：

• sagesla：最快，需安装SpargeAttn
• sla：较快，内置实现
• original：最慢，不推荐

建议始终使用sagesla以获得最佳性能。

4.4 量化设置

• quant_linear=True：适用于RTX 5090/4090，节省显存
• False：H100/A100用户可关闭以提升质量

5. 最佳实践：高效生成高质量视频

5.1 三步工作流

第一轮：快速验证 ├─ 模型：1.3B ├─ 分辨率：480p ├─ 步数：2 └─ 目标：确认提示词方向 第二轮：精细调整 ├─ 模型：1.3B ├─ 分辨率：480p ├─ 步数：4 └─ 目标：优化提示词细节 第三轮：最终输出 ├─ 模型：14B（可选） ├─ 分辨率：720p ├─ 步数：4 └─ 目标：生成成品

5.2 显存优化策略

• 12-16GB显存：使用1.3B模型 + 480p + quant_linear
• 24GB显存：可尝试1.3B@720p 或 14B@480p
• 40GB+显存：自由使用14B@720p，关闭量化获最佳质量

5.3 提示词模板

[主体] 在 [环境] 中 [动作]，[光线氛围]，[风格]，镜头 [运动]

示例：

飞行汽车 在 未来都市 的空中轨道上 穿梭，霓虹灯光闪烁，赛博朋克风格，镜头跟随推进

6. 常见问题解答

6.1 生成太慢怎么办？

• 使用sagesla注意力机制
• 降低分辨率为480p
• 改用1.3B模型
• 减少采样步数至2步

6.2 显存不足怎么解决？

• 启用quant_linear=True
• 使用1.3B模型
• 降低分辨率或帧数
• 确保PyTorch版本为2.8.0

6.3 如何复现满意的结果？

• 记录使用的随机种子
• 保持提示词和参数一致
• 种子为0时每次结果不同

6.4 视频保存在哪里？

默认路径：/root/TurboDiffusion/outputs/
文件命名规则：t2v_{种子}_{模型}_{时间戳}.mp4

6.5 支持中文吗？

完全支持中文提示词，也支持中英混合。模型使用UMT5编码器，多语言表现优秀。

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