#autoregressive

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01 ·★ 会員·論文·17分で読めます 論文解説: Mask Forcing — 自己回帰動画拡散の蒸留を「二重ノイズのマスク」で改善する Mask Forcing: Improving Autoregressive Video Diffusion Distillation via Dual-Noise Masking Rollout リアルタイム動画生成の要である自己回帰(AR)動画拡散モデルの蒸留で、色が飽和し細部がのっぺりする「モード崩壊」を、生徒の自己ロールアウトにランダムマスクで少しきれいな信号を混ぜるだけで緩和する手法。実データも追加学習段階も不要。 02 ·無料·論文·12分で読めます 論文解説: JoyAI-Video-Edit — 未来のフレームを待たずに、720p・約30FPSで動画を編集し続ける自己回帰拡散 JoyAI-Video-Edit: Real-Time Open-Ended Video Editing with Autoregressive Diffusion 「背景を雪山に変えて」と指示すると、流れ込むライブ映像がその場で編集されて返ってくる——JDのJoyAI-Video-Editを論文本文から解説。チャンク自己回帰化・ソース錨付き蒸留(SA-DMD)・長時間ロールアウト蒸留の3段構えで、16Bモデルが720pを約30FPSで編集し続ける仕組みを追う。