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SF$^2$

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  1. TOOL · CL_325102 ·

    新技术通过表示强制增强少样本视频生成

    研究人员推出了一种新颖的方法,称为自监督表示强制(Self Flow Forcing, SF$^2$),通过将表示学习纳入分布匹配蒸馏来改进少样本视频生成。该方法解决了现有方法仅依赖于输出空间目标的局限性,这些目标在蒸馏步数减少时可能导致空间结构和时间动态退化。SF$^2$通过在学生模型和EMA教师模型之间创建信息不对称来整合预测表示损失,迫使学生模型预测教师模型的内部表示。实验表明,SF$^2$减少了时间闪烁,提高了空间保真度和运动…