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UACD实现Wan四步视频生成
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AI 综述
2026年9月30日，Lingyu Liu在arXiv提出面向少步视频生成的不确定性感知一致性蒸馏方法UACD。该方法通过局部不确定性估计，降低高难度时空区域的一致性监督权重，并结合特征空间对抗训练、语义对齐与LoRA适配，将50步Wan模型用于4步视频生成。在VBench 2.0上，UACD取得0.556的平均分，并在用户研究中获得更高偏好。
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最新进展9月30日 15:03
UACD将50步Wan模型压缩至4步生成，VBench 2.0平均分达0.556。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · 多模态、视频与世界模型UACD：面向少步视频生成的不确定性感知一致性蒸馏
Lingyu Liu 提出不确定性感知一致性蒸馏方法 UACD，通过局部不确定性估计降低高难度时空区域的一致性监督权重。结合特征空间对抗训练、语义对齐和 LoRA 适配后，50步 Wan 模型实现了4步视频生成，在 VBench 2.0 上取得 0.556 mean score，并在用户研究中获得更高偏好。