本研究提出了Splatter-360框架，解决了实时合成宽基线全景图像新视图的挑战，显著提升了深度感知和几何估计能力，实验结果优于现有方法。

本文介绍了阶段一致性模型（PCM）和视频生成框架VideoLCM，旨在解决高分辨率图像合成中的计算负担和生成速度问题。PCM在多步细化任务中表现优异，而VideoLCM通过最小步骤实现高质量视频合成，展示了实时合成的潜力。此外，研究还提出了运动潜在一致性模型（MotionLCM）和姿态相关性蒸馏采样（PCDS），进一步提升了生成质量和控制能力。

本文介绍了阶段一致性模型（PCM）和视频生成框架VideoLCM，解决了高分辨率图像合成中的计算负担和生成速度问题。PCM在多步细化任务上表现优异，而VideoLCM仅需四个采样步骤即可实现高保真度视频合成，展示了实时合成的潜力。研究还扩展了图像生成能力，提升了创造力和艺术性。

本文介绍了VideoLCM框架，利用一致性模型高效合成高质量视频。实验表明，VideoLCM仅需四个采样步骤即可实现高保真度和流畅性，展示了实时合成的潜力。希望该框架能成为后续研究的基准，源代码和模型将公开。