arXiv cs.CV· Zekai Gu, Peng Wang, Jiahao Lu, Yongsen Mao, Cheng Lin, Yuan Liu·· 2 小时前AI 评分22
ForcingBooster：面向快速自回归视频扩散的自适应分块去噪
ForcingBooster: Adaptive Patch-wise Denoising for Fast Autoregressive Video Diffusion
AI 导读
ForcingBooster 是一个动态为各 patch 分配去噪步数的通用框架，简单 patch 提前停止、困难 patch 获得更多细化步数，从而在几乎不损失画质的前提下加速生成。该方法兼容多数现有少步自回归扩散模型，仅需一个轻量路由模块和少量训练。实验显示，它把视频 patch 上的总去噪步数减少约 50%，视觉质量与四步基线相当。
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