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LongTake训练长时视频生成

1 篇报道1 个报道来源4 天前更新

先了解这件事

报道摘要

LongTake提出由 Long-Horizon Teacher Forcing 和 DMD 构成的两阶段训练流程,让自回归视频扩散模型基于长真实视频前缀预测后续帧,以维持长时域生成中的场景动态和视觉质量。在相同的五秒 DMD 训练设置下,该初始化在30秒生成中以相近美学质量获得更高动态程度;Hybrid DMD 在30秒和60秒自回滚评测中取得被评估方法中的最高动态程度。

摘自 arXiv · 多模态、视频与世界模型

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

9月30日
  1. arXiv · 多模态、视频与世界模型精选
    LongTake:学习在长时域视频生成中维持动态

    LongTake提出由 Long-Horizon Teacher Forcing 和 DMD 构成的两阶段训练流程,让自回归视频扩散模型基于长真实视频前缀预测后续帧,以维持长时域生成中的场景动态和视觉质量。在相同的五秒 DMD 训练设置下,该初始化在30秒生成中以相近美学质量获得更高动态程度;Hybrid DMD 在30秒和60秒自回滚评测中取得被评估方法中的最高动态程度。