Mix Forcing 预训练增强交互式视频世界模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-27 04:00

研究人员推出了一种新颖的因果预训练方法 Mix Forcing，旨在改进交互式视频世界模型。该技术采用混合双向和自回归（MoBA）注意力机制，结合了教师强制和双向训练来训练模型，以保留视觉先验并实现自回归生成。该方法还包含一个分块交叉注意力机制，用于在线文本交互，在不泄露未来指令的情况下，根据环境和局部提示来调整视频块。实验表明，通过 Mix Forcing 预训练的模型在生成时间较长的情况下，也能达到最先进的视觉质量和时间精度。 AI

影响提高了交互式视频生成模型的质量和时间精度。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zelin Gao, Hao Ouyang, Jiapeng Zhu, Qiuyu Wang, Jingye Chen, Zichen Liu, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu · 2026-10-27 04:00

Mix Forcing：通过混合注意力实现交互式世界模型的因果预训练

arXiv:2610.33589v1 Announce Type: new Abstract: While interactive video world models require autoregressive generation, directly adapting pretrained bidirectional video diffusion models into autoregressive ones with teacher forcing can disrupt their visual priors and degrade auto…

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