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In-Context Conditioning
In-Context Conditioning
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新方法提升扩散 Transformer 的全模态生成效率
研究人员开发了一种用于高效上下文内扩散 Transformer 的新方法，可改进全模态生成。该技术称为 Anchoring Instruction Outside Mask，使用静态文本锚点将视觉参考与文本指令连接起来，克服了先前稀疏注意力方法的局限性。通过允许重用参考键和值，同时增强指令遵循和参考保真度，该方法保留了计算效率。该方法实现了与全注意力生成相当的质量，并显著加速了去噪过程，参考图像越多，加速效果越明显。
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VideoCanvas框架实现了任意块的统一视频补全
研究人员推出了VideoCanvas，一个新颖的统一视频补全框架，可以从用户指定的任意空间位置和时间戳的块生成连贯的视频。该方法在不改变底层视频扩散模型的情况下，采用了上下文条件化范式。VideoCanvas采用混合条件策略，通过以图像模式编码全帧画布来解耦空间控制，并使用时间RoPE插值进行精确帧对齐来实现时间控制。为了评估其能力，开发了一个新的基准VideoCanvasBench，实验表明VideoCanvas在一个框架内实现了各…