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自回归视频扩散模型
End-to-End Training for Autoregressive Video Diffusion via Self-Resampling
发表：2025/12/18
自回归视频扩散模型自重采样训练方法长时间生成能力时序因果掩码参数无关历史检索机制
自回归视频扩散模型在世界模拟中具有潜力，但易受训练与测试不匹配引起的暴露偏差影响。为实现端到端训练，提出一种自重采样方法，通过模拟历史帧推理误差，在不依赖教师模型的情况下，支持大规模训练，并通过稀疏因果掩码和帧级扩散损失实现高效且长时域的视频生成。
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From Slow Bidirectional to Fast Autoregressive Video Diffusion Models
发表：2024/12/11
自回归视频扩散模型扩散模型蒸馏视频生成加速动态视频生成长时序视频合成
论文提出一种新型自回归视频扩散模型，利用分布匹配蒸馏技术将高质量、缓慢生成的双向模型转化为快速生成的自回归模型。通过教师模型轨迹初始化和非对称蒸馏策略，该模型在VBenchLong基准测试中总得分达到84.27，显著提高了视频生成速度及质量。
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