207-A2.1｜结合自回归与扩散的长序列生成；类Sora模型的初步探索；提高视频生成质量（利用视频扩散来引导、图像扩散来增强）

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AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image & Video Generation｜Autoregressive & Diffusion ACDC: Autoregressive Coherent Multimodal Generation using Diffusion Correction ACDC 2024-10-07｜KAIST ｜⭐️ 🟡 http://arxiv.org/abs/2410.04721v1 https://acdc2025.github.io/ 概述 本文介绍了一种新的生成模型方法， 称为“自回归一致性多模态生成与扩散修正”（ACDC）。该方法旨在结合自回归模型（ARMs）和扩散模型（DMs）的优势，解决这两种模型在生成长序列时的局限性 。自回归模型在全局上下文建模和长序列生成方面表现优越， 但在生成过程中容易出现指数级的错误累积 ，从而导致生成结果不够真实。扩散模型则在生成高质量局部上下文方面表现出色， 但通常受到生成固定长度向量的限制 。ACDC通过 在推理阶段结合这两种模型，利用ARMs生成全局上下文，并通 ………………………………