KV-cacheや量子化を一切使わずに単一H100 GPUで19.5 FPSを実現した14B自己回帰拡散モデル「Helios」。長時間動画のdrifting問題もトレーニング戦略で根本解決し、T2V・I2V・V2Vをネイティブサポートします。
清華大学が提案したSpargeAttention2は、Top-kとTop-pのマスキング限界を理論分析し、ハイブリッド統合と蒸留微調整でアテンション計算を95%削減・16.2倍高速化しながら、既存手法を全指標で上回る生成品質を実現します。
UC BerkeleyとTsinghua大学の共同研究「SLA2」が、学習可能なルーターとQATによりビデオ拡散モデルのアテンション計算を97%スパース化しながら18.6倍の高速化と品質向上を同時に実現しました。ICML 2025採択。
本記事で使用している画像は論文中の図表、またはそれを参考に作成した画像を使用しております。 本論文の概要 この論文では、仮想3D空間における映像制作を自動化するための新しいフレームワークである「FILMAGENT」を提案 […]
本記事で使用している画像は論文中の図表、またはそれを参考に作成した画像を使用しております。 本論文の概要 この論文では、「GameFactory」と呼ばれる新しい生成モデルを提案し、ゲームプレイのシーンをビデオとして生成 […]
本記事で使用している画像は論文中の図表、またはそれを参考に作成した画像を使用しております。 本論文の概要 本論文は、現実世界における映像の超解像（Video Super-Resolution, VSR）を改良する新しいフ […]
本記事で使用している画像は論文中の図表、またはそれを参考に作成した画像を使用しております。 本論文の概要 この論文では、動画データに基づいた細粒度動作認識を対象として、新しい半教師あり学習フレームワーク「SeFAR」を提 […]
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本記事で使用している画像は論文中の図表、またはそれを参考に作成した画像を使用しております。 この研究のポイントは？ 本論文は、動画生成AIの処理速度を改善する「AdaCache」という新手法を提案しています。 背景 近年 […]
本記事で使用している画像は論文中の図表、またはそれを参考に作成した画像を使用しております。 この研究のポイントは？ Metaが発表したMovieGenは、テキストから高品質な動画生成を実現する画期的なAIモデルです。課題 […]
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