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Anyflow Any Step Video Diffusion Model
Anyflow Any Step Video Diffusion Model
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NEXTGAN 简化了 GAN 训练，实现了可扩展的图像和视频生成
研究人员推出了一种新颖的生成对抗网络（GAN）训练方法 NEXTGAN，该方法简化并扩展了图像和视频生成的流程。该方法使用一个标量判别器，将输入的梯度回归到参考特征和生成特征之间的位移上，有效地充当了具有梯度能量惩罚的对抗性目标。NEXTGAN 在 ImageNet 等基准测试中表现出色，取得了具有竞争力的 FID 分数，并在文本到视频生成方面取得了显著改进，在 VBench 总分上超越了现有的 1.3B 参数模型。
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AnyFlow 实现灵活的视频扩散模型生成
研究人员开发了 AnyFlow，一个新颖的视频扩散模型框架，允许在生成过程中使用任意数量的采样步数。与之前步数越多效果越差的方法不同，AnyFlow 通过学习任意时间间隔上的流图转换来优化整个 ODE 采样轨迹。该方法在高达 140 亿参数的模型上进行了演示，其效果与现有的少步蒸馏方法相当或更优，同时提供了更好的可扩展性。