# Sink-Sparse Hybrid Attention versnelt beeld- en videodiffusie

> Een nieuwe aandachtsmethode waarvoor geen hertraining nodig is, verkort de inferentietijd van twee diffusietransformers met maximaal 1,57×, zonder kwaliteitsverlies.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/nl/sink-sparse-hybrid-attention-speeds-up-text-to-image-and-video-diffusion-models

Onderzoekers onder leiding van Bingxin Xing introduceerden Sink-Sparse Hybrid Attention, een methode om dense self-attention in vooraf getrainde diffusietransformers te vervangen zonder ze opnieuw te trainen. De techniek maakt met een kleine kalibratieset statische ‘sink masks’ en voegt een lichte pooled-KV-tak toe. Op het Wan2.1‑T2V‑1.3B-model versnelt dit de volledige generatie met 1,54× en op Z‑Image‑Turbo met 1,57×, terwijl de kwaliteit vergelijkbaar blijft met die van de oorspronkelijke modellen.

## De feiten

- Paper ingediend op 16 Oct 2026
- 1,54× sneller op Wan2.1‑T2V‑1.3B, 1,57× op Z‑Image‑Turbo

## Waarom het ertoe doet

Snellere inferentie betekent dat ontwikkelaars goedkoper beelden of video kunnen genereren. Dat kan de kosten verlagen voor apps die tekst omzetten in beeldmateriaal.

## Bronnen en referenties

1. [Sink-Sparse Hybrid Attention for Efficient Inference in T2I/T2V Diffusion Transformers](https://arxiv.org/abs/2610.22975) – arXiv cs.CV, 2026-10-19

Laatst bijgewerkt: 2026-10-19