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均衡强制：无需噪声条件的自适应视频生成
原标题：Equilibrium Forcing: Adaptive Video Generation Without Noise Conditioning
AI 摘要
arXiv 论文提出 Equilibrium Forcing (EqF) 框架，用于无需噪声水平条件的自适应视频生成。EqF 通过均衡速度场和闭环反馈机制，在推理时自适应调整采样，提升视频质量和一致性。实验表明，EqF 在 1.3B 和 5B 参数的 Flow Matching 模型上微调，性能优于标准噪声条件方法。
以上摘要由 AI 生成，可能存在误差。事实请以原文为准。
正文节选
Equilibrium Forcing: Adaptive Video Generation Without Noise Conditioning Abstract Standard autoregressive video generation algorithms based on Diffusion and Flow Matching rely on rigid training objectives and static sampling schedules, limiting inference procedures from adapting to the data. We introduce Equilibrium Forcing (EqF), a simplified framework for video denoising generative models without noise level conditioning. EqF pioneers modular training- and inference-time designs for noise-unc
发布时间：2026-08-18 12:00
抓取时间：2026-08-18 12:37
来源机构：arXiv