[논문리뷰] Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Generation실시간 상호작용 비디오 생성을 위해 기존의 양방향(bidirectional) 비디오 확산 모델을 소수 스텝의 자기회귀(autoregressive, AR) 모델로 증류하는 과정에서 발생하는 아키텍처 간극(architectural gap) 과 프레임 수준의 단사성(frame-level injectivity) 위반 문제 를 해결하고자 합니다.#Review#Autoregressive Video Generation#Diffusion Models#Model Distillation#Real-Time AI#Causal Attention#ODE Distillation#Frame-level Injectivity#Teacher Forcing2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Matrix-Game 2.0: An Open-Source, Real-Time, and Streaming Interactive World Model본 논문은 기존 인터랙티브 월드 모델이 양방향 어텐션과 긴 추론 단계로 인해 발생하는 지연 문제를 해결하고 실시간 성능을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Model#Interactive Video Generation#Real-Time AI#Diffusion Models#Auto-Regressive Generation#Data Pipeline#Self-Forcing#KV Caching2025년 8월 19일댓글 수 로딩 중