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渐进式自回归视频扩散模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种去噪扩散概率模型的视频建模框架，能够生成长时间视频。该方法优化采样顺序，使用选择性稀疏和长程调节，在多个数据集上表现优于现有技术，生成了长达25分钟的视频。此外，研究还发布了一个基于CARLA自动驾驶模拟器的视频数据集和语义度量。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于去噪扩散概率模型的视频建模框架。
- 该框架能够在各种真实环境下生成长时间视频。
- 研究介绍了一种架构，用于有效比较和优化采样顺序。
- 使用选择性稀疏和长程调节来处理以前采样的帧。
- 实验结果显示，该方法在多个数据集上优于现有技术，生成了长达25分钟的时间连贯视频。
- 研究发布了一个基于CARLA自动驾驶模拟器的视频数据集和语义度量。
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