猫眼影戏
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姚主任
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猫眼影戏记者 亚欣 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜冷猫
大部分的高质量视频天生模子 ，都只能天生上限约15秒的视频。清晰度提高之后 ，天生的视频时长还会再一次缩短。
这就让实验AI视频创意的创作者们非 ？嗄樟。要想实现创意 ，必需使用分段天生 ，连系首尾帧 ，不但操作起来很贫困 ，并且需要往返抽卡来包管画面的一致性。
那么 ，限制视频天生时长的瓶颈在那里 ？
各人可能不知道的是 ，一段 60 秒、480p、24 帧/秒的视频 ，在模子内部会被拆解成凌驾 50 万个「潜在 token」
这些 token 就像一条极长的影象胶带 ，模子想要坚持剧情连贯、画面一致 ，就必需重新到尾生涯上下文影象。但价钱是：算力直接爆炸 ，通俗显卡基础扛不住。
这正是目今自回归视频天生模子的焦点矛盾。一边是越长的上下文 ，画面越连贯；另一边是越长的上下文 ，盘算本钱越高。
于是 ，研究者们不得不做出妥协：要么用滑动窗口切掉大部分历史 ，换取可运行的算力；要么对视频举行激进压缩 ，牺牲清晰度和细节。
问题在于 ，这些压缩要领往往最先丢掉的 ，正是决议画面真实感与一致性的高频细节。
也正是在这一逆境下 ，苏州大学校友 ，斯坦福大学博士 ，ControlNet 创作者张吕敏团队为此投入了研究提出了一种新的解决思绪 ，给出了专为长视频设计的影象压缩系统 ，在压缩的同时尽可能保存细腻视觉信息。
论文问题：Pretraining Frame Preservation in Autoregressive Video Memory Compression论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.23851v1
研究团队提出了一种神经网络结构 ，用于将长视频压缩为短上下文 ，并设计了一种显式的预训练目的 ，使模子能够在恣意时间位置保存单帧中的高频细节信息。
基线模子可以将一段20 秒的视频压缩为约 5k 长度的上下文体现 ，同时支持从中随机检索单帧 ，并在感知质量上坚持优异的外观保真度
这种预训练模子可以直接微调为自回归视频模子的影象编码器（memory encoder） ，从而以较低的上下文本钱实现长历史影象建模 ，并且仅带来相对较小的保真度损失。
该视频是使用完整历史上下文（不切割任何历史。┲鹈胱曰毓樘焐。20 多秒的历史被压缩为 ～ 5k 上下文长度 ，并由 RTX 4070 12GB 处置惩罚。
全新的影象压缩架构
详细而言 ，研究团队接纳两阶段战略
首先 ，预训练一个专用的影象压缩模子 ，其目的是在恣意时间位置上尽可能保存高保真帧级细节信息。
该预训练目的通过对从压缩历史中随机采样的帧最小化其特征距离来实现 ，从而确保模子在整个序列规模内都能稳健地编码细节信息。
在网络结构设计上 ，提出了一种轻量级双路径架构：模子同时处置惩罚低区分率视频流和高区分率残差信息流 ，并通过将高区分率特征直接注入 Diffusion Transformer 的内部通道 ，绕过古板 VAE 所带来的信息瓶颈 ，从而进一步提升细节保真度。
预训练影象压缩模子
影象压缩模子的预训练。影象压缩模子需要将长视频（例如 20 秒）压缩成短上下文（例如长度为 5k）。预训练的目的是在恣意历史时间位置检索具有高频细节的帧。
该要领的焦点立异在于其预训练目的设计
研究团队视察到 ，权衡视频压缩机制保存上下文细节能力的一个合适的指标是其恣意时间位置高质量帧检索的能力。关于高压缩率 ，完善检索变得不切现实 ，因此目的变为最大化恣意帧的检索质量。
随后 ，研究团队将所选的清洁帧复制作为扩散模子的目的 ，使扩散系统能够在恣意时间位置重修目的帧。该历程可体现为：
这种随机化选择机制有用避免模子通过仅编码易于会见的。ɡ缡字』蚰┲。├础竿镀跞∏伞 ，从而迫使模子学习一种能够在整个时间序列规模内一连保存细节信息的体现方法。
内存压缩模子的架构。使用 3D 卷积、SiLU 和注重力机制来构建一个轻量级的神经网络结构 ，作为基准压缩模子。
视频扩散模子的微调
微调自回归视频模子。展示了最终自回归视频模子的微协调推理历程。影象压缩模子的预训练在微调之前完成。
由此获得的视频天生模子具备超长历史窗口（例如凌驾 20 秒）、极短的历史上下文长度（例如约 5k） ，并且对帧检索质量举行了显式优化。
该扩散历程亦可凭证公式体现为：
实验效果
在实验中 ，研究团队使用 8 × H100 GPU 集群举行预训练 ，并使用 1 × H100s 或 A100s 举行 LoRAs 微调。所有实验均在 HunyuanVideo和 Wan 系列的基础模子上举行。
数据集由来自多个网站的约 500 万互联网视频组成。其中约一半是竖屏短视频 ，其余为通俗横屏视频。数据经由质量洗濯 ，然后使用 Gemini-2.5-flash VLM 对高质量部分举行字幕标注 ，剩余部分使用外地 VLM（如 QwenVL）举行处置惩罚。测试集包括由 Gemini-2.5-pro 编写的 1000 个故事板提醒和 4096 个未在训练数据集中泛起过的视频。
定性与定量评估
故事板上的定性效果。通过从故事板中流式传输提醒来展示效果。故事板是一组提醒 ，其中每个提醒涵盖一定命目的帧。故事板可以由外部语言模子编写。
在定性评估方面 ，如图所示 ，研究者证实晰模子能够处置惩罚多种多样的提醒和故事板 ，同时在角色、场景、物体和情节线方面坚持一致性。
在定量评估方面 ，研究者们从 VBench、VBench2等平台引入了多个视频评估指标 ，并举行了一些修改。
视频内容一致性的定量评测效果。其中 ，Qwen 中的 「1p」 体现仅使用 1 张图像 作为图像模子输入。由于部分要领保存严重伪影 ，因此未将其纳入人工 ELO 评分统计。
如表所示 ，本文提出的要领在多个一致性指标上体现出合理的分数。Wan+Qwen 组合在实例分数上似乎具有领先分数 ，这可能是由于图像模子不会显著改变或移动工具 ，从而阻止了 VLM 问答检测到的伪影。本文的要领在工具一致性方面体现出有竞争力的分数。别的 ，用户研究和 ELO 分数验证了本文提出的架构 ，证实它在压缩和质量之间实现了有用的权衡。
消融实验
压缩结构的定量效果。展示了使用差别消融压缩架构的数值测试。
评测效果如表所示。效果批注 ，本文要领在 PSNR、SSIM 等指标上取得了相对更优的性能。别的 ，即便在 4×4×2 的较高压缩率条件下 ，该要领仍然能够有用坚持原始图像结构。
压缩重修的视觉较量。展示了使用差别可能的神经网络结构和种种压缩设置举行预训练后的重修效果。
影象压缩模子预训练的影响。展示了使用或未使用影象压缩模子预训练的效果。输入是相同的 20 秒历史视频 ，在输出帧中可视化中心帧。
除此以外 ，研究团队还在论文中讨论了差别神经网络架构设计之间的权衡取舍。
更多信息 ，请参阅原论文。
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同砚们 ，星期一早上好 ，今天 ，我要讲的主题是——节纸。在建设“节约型社会”历程中 ，生涯在青青校园里的少先队员应该做“节约型社会的小主人” ，最大限度地节约资源 ，提高资源使用效率 ，把对情形的损害减到最小水平。少先队总部提出了“四个一”的系列活动 ，同砚们应该从身边做起 ，起劲提倡康健节俭的生涯方法。北京地区经常刮起沙尘暴 ，黄沙肆虐 ，刮得让人睁不开眼 ，面临云云卑劣的生态情形 ，北京一小学在一次中队会上 ，同砚们纷纷体现 ，愿意为；の颐堑纳樾巫龀鲎约旱男⑺。各人献计献策 ，纷纷提出了去远郊植树造林、去逍遥种花种草等许多建议。最后 ，向导员先生希望各人想个步伐 ，从身边的小事做起 ，同样抵达绿化祖国的目的 ，由于我学校特殊的情形 ，没有植树绿化的逍遥了。这可把各人难住了。有一个叫雷依梦同砚很智慧 ，她想了想说：“着实 ，我们天天都在破损着森林 ，由于我们的纸张 ，都是用木浆制成的 ，为了供应用纸 ，天天都有成千上万棵树木被砍伐。”她的一番话引起了同砚们的强烈回声。最后各人提议；で樾未由肀叩男∈伦銎 ，我们就从节约一纸张最先。说干就干 ，首先从自己做起 ，全体队员体现 ，以后决不随便铺张纸张 ，不再用纸叠飞机乱扔。不再把没用完的底稿纸乱抛。并且同砚之间相互监视。不但云云 ，同砚们还自动回家向家长宣传节约用纸 ，并视察家庭用纸情形。起源统计用纸情形如下：餐巾纸平均天天一个家庭消耗10张。面巾纸平均天天一个家庭约莫消耗5—7张 ，卫生纸全家平均天天合计消耗1/5卷 ，学习用纸(包括用书)折合成A4纸 ，约莫6—8张。将这些纸张折合因素量约莫为0.25公斤。照此盘算 ，我们每年每个家庭就要消耗掉约莫91.25—91.5公斤纸张。北京有一支著名遐迩的“一张纸小队”。5年前 ，北京市东高房小学年仅8岁的少先队员袁日涉提倡组建了这支小队。几年来 ，“一张纸小队”用现实验动转达着“聚沙成塔 ，聚沙成塔”的质朴原理。他们招呼各人“两面用纸、节约护树”;他们把正背面都用过的纸网络走来 ，放在课堂后面的纸箱里 ，并为这个纸箱起了个好听的名字--“绿色银行”;他们在北京郊区建设了一片“少年先锋林” ，妄想发动天下20xx名队员在这里种下20xx棵树 ，作为环保少年为20xx年北京奥运会献上的一份礼物。同砚们 ，一页纸就是一页金 ，举手投足间珍惜一张纸 ，就即是造林一片。透过一张张皎洁的纸 ，你有没有思索过自己的行为;你是否远离了一次性纸杯、一次性木筷?你是否用纸的背面写过字?你是否用旧挂历纸包过书皮?你是否把废纸与垃圾脱离处置惩罚?你的口袋里装的是手帕照旧面巾纸?让我们一起加入到“一张纸小队”的行列中来吧!节约一张纸 ，拯救的可能是一棵大树 ，甚至整个森林......节约不但是美德 ，更是责任。
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