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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 ·生成モデル·無料·論文·14分で読めます GANの栄枯盛衰 — 敵対で学ぶ発明と、拡散に負けた理由 Generative Adversarial Networks 2014年に「本物らしさの物差しごと学習させる」という発想で画像生成を一変させたGANが、なぜモード崩壊と学習の不安定さに悩み、WGANで立て直し、それでも拡散モデルに主役を譲ったのか。10年の流れを式と動く図でたどります。