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Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:Video-T1: Test-Time Scaling for Video GenerationSummary
这篇研究论文介绍了一种名为Video-T1的新框架,用于视频生成中的测试时间缩放(TTS)。该框架将视频生成重新解释为一个搜索问题,旨在从高斯噪声空间中找到更好的视频轨迹,从而提高生成质量。论文探讨了两种搜索算法:随机线性搜索和更高效的帧树(ToF)搜索,后者通过自回归方式动态扩展和修剪视频分支。研究表明,在推理时增加计算量可以显著提升视频生成质量和与文本提示的一致性,尤其是ToF搜索能够以更低的计算成本达到高质量结果,为视频生成领域的推理时间优化提供了新的方向。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2503.18942
Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:Video-T1: Test-Time Scaling for Video GenerationSummary
这篇研究论文介绍了一种名为Video-T1的新框架,用于视频生成中的测试时间缩放(TTS)。该框架将视频生成重新解释为一个搜索问题,旨在从高斯噪声空间中找到更好的视频轨迹,从而提高生成质量。论文探讨了两种搜索算法:随机线性搜索和更高效的帧树(ToF)搜索,后者通过自回归方式动态扩展和修剪视频分支。研究表明,在推理时增加计算量可以显著提升视频生成质量和与文本提示的一致性,尤其是ToF搜索能够以更低的计算成本达到高质量结果,为视频生成领域的推理时间优化提供了新的方向。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2503.18942