[논문리뷰] HiAR: Efficient Autoregressive Long Video Generation via Hierarchical Denoising논문은 Autoregressive (AR) 확산 모델 을 사용한 장기 비디오 생성 시 발생하는 오류 누적으로 인한 품질 저하 및 시간적 불연속성 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 기존 방식이 높은 디노이즈된 컨텍스트에 의존하여 예측 오류를 증폭시키는 한계를 극복하고, 안정적이고 효율적인 장기 비디오 생성을 목표로 합니다.#Review#Autoregressive Video Generation#Hierarchical Denoising#Diffusion Models#Temporal Continuity#Error Propagation#Forward-KL Regularization#Long Video Synthesis#Pipelined Parallelism2026년 3월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VideoSSM: Autoregressive Long Video Generation with Hybrid State-Space Memory본 논문은 AR(Autoregressive) 비디오 확산 모델의 고질적인 문제인 에러 누적, 모션 드리프트, 콘텐츠 반복 문제를 해결하여 분 단위 스케일의 장기적인 일관성 과 점진적인 동적 변화 를 동시에 유지하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autoregressive Video Generation#Diffusion Models#Hybrid Memory#State-Space Models (SSM)#Long Video Synthesis#Temporal Consistency#Interactive AI2025년 12월 10일댓글 수 로딩 중