24時間超・130万フレーム以上の動画をリアルタイム生成する初のフレームワーク「Echo-Infinity」を解説。人間の記憶統合に着想した学習可能メモリと改良版RoPEで、短尺・長尺の両タスクでSoTAを達成しました。
DeepSeek V2/V3で注目されたMLA技術をビデオ拡散に初適用した「VideoMLA」を解説します。KVキャッシュを92.7%削減しながら分単位の長尺動画生成を実現し、VBenchで最高スコアを達成しました。
KAISTが提案するWorldKVは、カメラ・行動情報に基づくKVキャッシュの取得と類似度ベースの圧縮により、動画世界モデルのスループットを訓練不要で約2倍に高めながらフルキャッシュ保持と同等の映像品質を維持します。
NVIDIAが発表したLongLive-2.0は、NVFP4（4bit浮動小数点）精度を訓練・推論の全工程に適用した長時間動画生成インフラです。Balanced SPとNVFP4の組み合わせで訓練2.15倍・推論1.84倍の高速化を達成し、5BモデルでFPS45.7のリアルタイム生成を実現しました。
カメラ誘発ワープを「擬似履歴」として既存ビデオモデルに注入し、モデルの重みを変えずにカメラ制御を実現する新手法「Warp-as-History」を解説します。1本の動画でのLoRA学習でカメラ制御スコアを134.7%改善します。
動画VAEのデコーダに参照フレームを直接注入する「RefDecoder」が提案されました。ファインチューニング不要でWan 2.1やVideoVAE+に即座に適用でき、PSNRを最大+2.1dB向上させる新手法を解説します。
自己回帰型動画生成モデルに因果一貫性蒸留を導入し、1〜2ステップの超高速フレーム生成を実現するCausal Forcing++を解説。訓練コスト4倍削減と初回レイテンシ50%削減を達成しつつ、VBench品質スコアで従来手法を上回ります。
NVIDIAが公開したオープンソース世界モデルSANA-WMは、2.6Bパラメータで720p・60秒の動画を単一GPU上で生成します。ハイブリッドアテンションと二重分岐カメラ制御により、より大きな競合モデルと同等以上の映像品質とカメラ追従精度を実現しています。
NVIDIAが提案するAnyFlowは、ステップ増加で品質が低下するConsistency Distillationの問題を解消した初の任意ステップ動画蒸留フレームワークです。1.3Bから14Bパラメータのモデルでテスト時スケーリングを実証しました。
SwiftI2Vは2段階フレームワークとCSG（セグメント単位生成）を組み合わせ、2K解像度のImage-to-Video生成においてGPU処理時間を202倍削減しながらVBench-I2Vで最高スコアを達成した新手法です。RTX 4090でも実用的な運用が可能です。
自己回帰型ストリーミング動画拡散モデルの蒸留フレームワーク「Stream-R1」を解説。ロールアウト単位の信頼性と空間・時間的複雑度を単一の報酬モデルで制御し、全ベンチマーク指標で品質を向上させます。
動画・アルベド・法線・RGBAを単一モデルで統一生成するフレームワーク「UniVidX」をSIGGRAPH 2026に発表。1,000本未満のデータで既存SOTAと同等以上の性能を達成しています。
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