| 最近Zhangらの「Packing Input Frame Context in Next-Frame Prediction Models for Video Generation」ってのを読んだんやけど、次フレーム予測モデル でビデオ生成するときの記憶問題と誤差蓄積問題を同時に解決しようって 試みがかなり興味深い。計算ボトルネックを変えずに長いビデオを 生成できるようになるかもしれんで。 |
統計専門家
| ほう、何がそんなに面白いんや？要点まとめてくれ |
| このFramePackっていうのは、ビデオ生成でよくある「忘れる問題」と「ドリフト 問題」のトレードオフをうまく解決しようとしとる。入力フレームを重要度に 応じて圧縮して、トランスフォーマーのコンテキスト長を固定にしてるんや。 それでビデオの長さに関係なく計算量が一定になる。逆順のサンプリング方法も 提案してて、これが誤差の蓄積を防ぐのに効いてるみたいや。 |
| すみません、「忘れる問題」と「ドリフト問題」ってなんですか？ ビデオ生成の基本的な問題なんでしょうか？ |