arXiv cs.CV· Zihan Su, Junhao Zhuang, Yaowei Li, Siwen Lu, Haoran Li, Lingen Li, Haoyu Wu, Weiyang Jin, Songchun Zhang, Haoyang Huang, Chun Yuan, Zeyue Xue, Nan Duan·· 4 小时前AI 评分31
SGF+：解耦梯度流实现自回归视频生成
SGF+: Decoupling Gradient Flows for Autoregressive Video Generation
AI 导读
研究者提出 Self Gradient Forcing Plus（SGF+），将自回归视频生成中上下文写入与去噪两个角色分配独立参数，并通过因果注意力保留二者交互，无需辅助损失即可联合优化。该方法在逐帧和分块生成上均提升了视觉质量与长时一致性，且不增加视频训练数据或延长训练周期。仅用 5s rollout 训练，SGF+ 即可支持最长 24 小时连续生成，无需长视频微调。
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