Awesome World Models / arXiv

Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion

作者：作者信息待提取 · 单位：MIT CSAIL, Technical University of Munich · 来源：General Approaches to World Models · 发布日期：2024 · 分类：2. Building World Models from 2D Vision Priors / Useful Approaches in Video Generation

二维视觉先验视频生成
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Diffusion Forcing: Next-token Prediction Meets Full-Sequence Diffusion figure
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