仅用5秒视频训练,测试时可生成长达30分钟的高质量自回归视频
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学习大语言模型激活的生成式元模型
👍 4用扩散模型学习LLM激活分布,作为先验提升引导干预和可解释性
提出分层无姿态记忆压缩器,实现1000帧连续世界模拟
用首帧锚定采样轨迹,免训练稳定自回归长视频生成
自适应一维视频扩散自编码器
👍 5用 Transformer 替代 CNN 做视频压缩,支持自适应长度编码和扩散解码
通过滑动窗口运动提取和梯度复用,实现无训练视频运动转移加速3.4倍
通过深度自适应路由多层LLM特征,提升DiT文生图质量
利用虚拟头实现高效自回归视频扩散
👍 8通过识别并压缩注意力中的虚拟头实现自回归视频扩散模型的无损加速
通过并行粒子探索和轨迹级置信度权重,在推理时提升扩散语言模型生成质量
隐式3D运动表征实现视角解耦的可控人体视频生成
多样性保持的分布匹配蒸馏用于快速视觉合成
👍 45通过角色分离蒸馏,在少步生成中同时保持样本多样性和感知质量
LIVE:长时域交互式视频世界建模
👍 13通过循环一致性目标约束误差累积,实现稳定长时域视频生成
在x-prediction上叠加LPIPS+P-DINO感知损失,像素扩散首次超越潜在扩散
通过时序KV压缩和ANN稀疏注意力实现5-10倍加速的自回归视频生成
64×64×4高压缩VAE+层记忆DIT,实现42倍加速的图像转视频
双流DiT框架解耦感知规划与视频合成,实现文本驱动的人-物交互
面向机器人控制的因果世界建模
👍 32提出LingBot-VA自回归扩散框架,统一视频动态预测与动作推理实现闭环机器人操控
在超球面流形上对齐DINO语义特征,实现高保真重建与高效生成
基于时空上下文学习的通用角色动画框架
通过理论分析揭示数据维度决定扩散模型最优预测目标,提出可学习框架k-Diff自动优化