平衡强迫：无需噪声调节的自适应视频生成

基于扩散和流匹配的标准自回归视频生成算法依赖于严格的训练目标和静态采样计划，限制了推理过程适应数据。我们引入了平衡强迫（EqF），这是一种无需噪声水平调节的视频去噪生成模型的简化框架。 EqF 开创了用于无条件噪声生成的模块化训练和推理时间设计，将去噪领域的学习与采样分离。这种灵活性允许推理时间算法通过适应样本的反馈在闭环中运行，从而提高视频质量和具有挑战性的自回归视频生成基准的一致性。广泛的分析准确地阐明了消除噪声水平调节如何使 EqF 的数据相关推理属性超越标准噪声水平条件去噪视频方法的性能。