ViRDM：驯服用于少步因果视频生成的表征分布匹配

英文标题：ViRDM: Taming Representation Distribution Matching for Few-Step Causal Video Generation

论文提出 ViRDM，聚焦少步因果视频生成中的表征分布匹配问题。少步自回归（AR）视频扩散可实现低延迟流式生成，但现有后训练方法主要依赖分布匹配蒸馏（DMD）。这类方法通常需要大型预训练教师模型以及在线 critic，带来较高的训练与部署复杂度。该研究对希望构建低延迟视频生成 Agent 或流式视频生成 API 的开发者具有参考意义。

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