SGLang Diffusion震撼发布：图像视频生成速度猛提57%！

主要观点总结

SGLang 宣布支持扩散模型，提供高性能推理引擎，涵盖图像与视频生成领域。相比先前的框架，速度提升最高可达 57%。提供多种接口形式，包括 OpenAI 兼容 API、CLI 和 Python 接口。与 FastVideo 团队合作，打造从模型训练到生产部署的端到端解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 扩散模型支持

SGLang 宣布支持扩散模型，包括 Wan 系列、Hunyuan、Qwen-Image、Qwen-Image-Edit、Flux 等主流开源视频和图像生成模型。

关键观点2: 性能加速

SGLang 在多种工作负载上实现最高 57% 的推理加速。

关键观点3: 多接口支持

SGLang 提供多种接口形式，包括 OpenAI 兼容 API、CLI 和 Python 接口，便于开发者使用。

关键观点4: 与 FastVideo 团队合作

SGLang 与 FastVideo 团队合作，打造从模型训练到生产部署的端到端解决方案。

关键观点5: 多模态统一引擎

SGLang 推出多模态统一引擎，支持从 LLM 到扩散模型的推理。

关键观点6: 性能优化策略

SGLang 采用 ComposedPipelineBase 和 USP 等技术，赋能高性能推理。引入多种并行技术，如 USP、CFG-Parallel 和 Tensor Parallel 等。

关键观点7: 效果展示和案例

SGLang 提供了文本转视频、图像转视频、文生图、图像编辑等功能的示例，展示了其强大的性能。

关键观点8: 社区支持与未来规划

SGLang Diffusion 团队持续关注社区反馈，致力于模型支持、内核优化、系统能力增强和架构优化等方面的持续改进。