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Decoupled Diffusion Transformer
Decoupled Diffusion Transformer
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新方法可实现长视频的快速生成
研究人员开发了一种名为“Mode Seeking meets Mean Seeking”的新训练范式，以改进长视频的生成。该方法使用解耦扩散Transformer（Decoupled Diffusion Transformer）将局部保真度与长期连贯性解耦。该方法采用全局流匹配头（global Flow Matching head）来处理叙事结构，并采用局部分布匹配头（local Distribution Matching head）…
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新的导航世界模型RAE-NWM在密集视觉空间中运行
研究人员开发了一种新的导航世界模型RAE-NWM，它在密集视觉表示空间中运行，而不是在压缩的潜在空间中运行。这一方法在最近的一篇arXiv论文中有所详细介绍，它使用条件扩散Transformer和解耦扩散Transformer头来建模状态转换。通过利用密集的DINOv2特征，RAE-NWM旨在提高执行视觉导航任务的智能体的结构稳定性和动作准确性。