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video diffusion
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History Forcing 增强了长视频生成的一致性
研究人员开发了一种名为 History Forcing 的新技术，以提高自回归视频生成模型的长程一致性。该方法使用历史上下文残差来校正蒸馏目标，帮助模型在延长的视频序列中保持连贯性。该方法在 1.3B 模型中展示了最先进的性能，在 VBench 和 VBench-Long 等基准测试中取得了高分，并在评估中显示出改进的场景演变和对象一致性。
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CameraNoise 方法通过忠实的相机控制增强视频扩散
研究人员开发了一种名为 CameraNoise 的新方法，以改善视频扩散模型中的相机控制。该技术扭曲扩散过程中的噪声以编码相机运动，确保几何一致性并防止结构失真。通过将运动与场景外观分离，CameraNoise 保留了轨迹动力学，并生成稳定、高保真的视频，在视觉质量和忠实度方面优于现有方法。