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Causal-rCM:自回归视频扩散蒸馏的统一教师强制与自强制开源方案
原始标题:Causal-rCM: A Unified Teacher-Forcing and Self-Forcing Open Recipe for Autoregressive Diffusion Distillation in Streaming Video Generation and Interactive World Models
内容摘要
Causal-rCM将扩散蒸馏框架rCM扩展至自回归视频扩散,提出教师强制(TF)与自强制(SF)互补训练范式,并发布统一开源算法与基础设施。通过自定义掩码FlashAttention-2 JVP内核,首次实现基于教师强制的连续时间一致性模型(sCM/MeanFlow)用于自回归视频扩散,收敛速度比离散时间版本快10倍。蒸馏后的2步因果Wan2.1-1.3B模型在仅1或2步采样下取得VBench-T2V分数84.63,仅使用合成数据即达到帧级和块级流式视频生成SOTA。该方法还应用于Cosmos 3全模态世界基础模型,实现动作条件生成的交互式世界模型。
内容分类AI 论文与研究
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信息来源HuggingFace Daily Papers(社区热门论文)
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