Stream4D：面向流式自回归扩散视频模型的 4D 一致性
英文标题：Stream4D: 4D-Consistency for Streaming Autoregressive Diffusion Video Models
Stream4D 聚焦于流式自回归扩散视频模型在实时、长时长视频生成中的一致性问题。论文指出，现有训练目标主要优化局部帧预测，未能充分约束连贯世界的几何结构与动态变化，因此长序列生成会累积几何漂移。该问题对需要稳定场景、物体和运动规律的长视频生成 Agent、实时内容生成及视频世界模型具有重要意义。所提供原文摘要在“geometric drif”处截断，未包含具体方法细节、实验数据或性能结论。
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Stream4D：面向流式自回归扩散视频模型的 4D 一致性
arXiv:2608.19556v1
发布类型：新论文
摘要
流式自回归扩散模型能够实现实时、长时长的视频生成，但其训练目标优化的是局部帧预测，而不是连贯世界的几何结构与动态变化：长时间滚动生成会累积几何漂移……
注：所提供的原文摘要在“geometric drif”处截断。
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