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ROPE embeddings
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Wan-Dancer框架可根据音乐生成分钟级连贯舞蹈视频
研究人员开发了Wan-Dancer，一个新颖的层级框架，能够从音乐生成超过一分钟的连贯舞蹈视频。该方法克服了现有扩散模型的时间限制，这些模型通常在20秒以上就会遇到困难。Wan-Dancer采用了一个两阶段过程，包括全局关键帧规划和局部时间细化，利用时间映射的RoPE嵌入和基于光流的损失函数来确保长程连贯性和运动连续性。该框架支持音频和文本提示的条件约束，展示了在多种舞蹈类型中的通用性，并确立了长篇舞蹈视频合成的新技术水平。
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新的Style-CCL框架增强了内容保持的风格迁移能力
研究人员开发了Style-CCL，一个利用Diffusion Transformers实现内容保持的风格迁移的新框架。该方法采用课程持续学习方法，首先在语义风格上训练双分支SC-DiT模型，然后训练纹理风格，同时从干净数据进展到合成数据。为了缓解灾难性遗忘，在训练阶段使用了随机记忆回放。实验表明，Style-CCL在风格相似性、内容一致性和美学质量方面优于现有方法。