大模型Hugging Face Papers4 天前
推测强制加速自回归视频生成
针对少步自回归视频生成中所有 token 都跑完最终去噪步的浪费问题,提出 Speculative Forcing 框架,将中间干净估计作为草稿,预测哪些 token 可提前接受并冻结,同时保留其 KV 缓存作为上下文。在短视频、长视频和世界生成任务上保持全步采样质量,LongLive 上每 token 约 1.7 步去噪、提速超 1.5 倍。
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针对少步自回归视频生成中所有 token 都跑完最终去噪步的浪费问题,提出 Speculative Forcing 框架,将中间干净估计作为草稿,预测哪些 token 可提前接受并冻结,同时保留其 KV 缓存作为上下文。在短视频、长视频和世界生成任务上保持全步采样质量,LongLive 上每 token 约 1.7 步去噪、提速超 1.5 倍。
Gen4P 提出统一框架,将预训练视频生成器改造为前馈式4D感知器,无需迭代去噪,单次编码即可从单目视频恢复4D几何与运动,并支持灵活时空采样。在3D点跟踪、视频深度和相机位姿估计上达到领先水平,展示了视频生成预训练用于统一4D感知的潜力。
Higgsfield 借助 GPT-6 Astra 将 AI 视频生成时长从 1 分钟延长至 10 分钟以上,同时用 GPT-Image-2.5 提升画面精度,并推出 GPT-Live 探索语音驱动电影制作,值得关注 AI 视频生成在时长与可控性上的突破。