以场景与事件双记忆构建可查询的世界状态,实现长视频任意时空一致生成
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首个真实实验室教学视频生成基准,揭示视觉逼真但流程不可靠的鸿沟
单条 ODE 轨迹加慢快双 LoRA 专家解耦,监督成本降 11600 倍,质量反超全量基线
以79槽共享解剖动作空间联合训练,一个基础模型同时充当世界模型与跨本体机器人策略
在玩家-组-全局三层注意力通信下,实现一致、可控、抗干扰且可扩展的多玩家视频世界模型
简化并改进少步扩散模型的在线策略蒸馏
👍 20纯在线回归蒸馏配训练专用 Pivot 残差与教师排斥项,4 步生成媲美甚至超越多步教师
把异构上下文编译为可执行约束,让交互式视频续写同时忠于源、前缀与请求
细粒度具身交互的多智能体第一人称世界模型
👍 54联合生成多个第一人称视频流,让多智能体细粒度交互保持共享世界一致
离线几何标定加反事实奖励后训练,让机器人世界模型忠实跟随动作且物理合理
以token级KV选择加锚点缓存残差补偿,免训练实现视频/3D扩散生成2.32倍提速且画质无损
用学习式视图合成器替代点云重建,以先对齐后锐利的条件驱动扩散模型生成第一人称视频
把视频生成改造成闭环任务执行:规划器选动作、执行器渲染画面、循环至任务完成
双潜空间表示+DiT特征对齐,token压缩约8倍,质量持平且推理提速11-15倍
用图像教师补足视频DMD的帧级边缘监督,提升少步生成质量
40个受控任务直接测量视频世界模型的物理一致性,最优模型仅得57.76分
双流 CrossDiT 开源模型:文本或图像生成 5 秒同步音视频并超分至 Full-HD
面向测试时长视频生成的分布内强制框架
👍 39对齐KV缓存与条件的训练分布,免训练扩展短视频模型到分钟级生成
内容自适应动态块形状的稀疏注意力,让2K视听训练提速2.5倍且质量反超全注意力
预测少量前瞻令牌表征未来信息需求,据此挑选历史帧,即插即用提升长视频一致性。
以分块独立评分解耦质量监督与时间一致性,RMD在百倍训练时域外仍稳定生成