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Wan2.1-T2V-14B
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新DMAD方法通过对抗蒸馏加速视觉生成
研究人员开发了DMAD，一种用于加速视觉生成的新方法，它改进了分布匹配蒸馏（DMD）。DMAD将分布匹配重构为一个分类问题，使其能够直接学习对数密度比，而无需辅助扩散模型。该方法在ImageNet-64x64和COCO-10K等基准测试中取得了最先进的成果，在少步生成方面比现有方法表现出更优越的性能。
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新研究提升视频生成控制力和效率
研究人员正在开发新方法来改进视频生成模型，重点关注控制、效率和质量。一种名为LA-LQR的方法使用最优控制来引导视频生成模型，在保持视觉保真度的同时减少不期望的内容。另一个研究领域是通过蒸馏和低比特量化来压缩大型视频扩散模型（如Wan2.2），使其更易于部署。此外，新的框架正在出现，为视频生成提供显式的3D控制和感知，超越2D投影，以更好地捕捉复杂的场景动态和人物运动。