論文の概要: Waver: Wave Your Way to Lifelike Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15761v2
• Date: Tue, 26 Aug 2025 10:56:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 13:17:04.03854
• Title: Waver: Wave Your Way to Lifelike Video Generation
• Title（参考訳）: Waver:ライフスタイルのビデオ生成への道のり
• Authors: Yifu Zhang, Hao Yang, Yuqi Zhang, Yifei Hu, Fengda Zhu, Chuang Lin, Xiaofeng Mei, Yi Jiang, Bingyue Peng, Zehuan Yuan,
• Abstract要約: Waverは、統合画像およびビデオ生成のための高性能基盤モデルである。 同時に、単一の統合フレームワーク内で、テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)、画像・トゥ・ビデオ(I2V)、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成をサポートする。 ウェーバーは複雑な動きを捉え、ビデオ合成において優れた動き振幅と時間的一貫性を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.927955667967204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Waver, a high-performance foundation model for unified image and video generation. Waver can directly generate videos with durations ranging from 5 to 10 seconds at a native resolution of 720p, which are subsequently upscaled to 1080p. The model simultaneously supports text-to-video (T2V), image-to-video (I2V), and text-to-image (T2I) generation within a single, integrated framework. We introduce a Hybrid Stream DiT architecture to enhance modality alignment and accelerate training convergence. To ensure training data quality, we establish a comprehensive data curation pipeline and manually annotate and train an MLLM-based video quality model to filter for the highest-quality samples. Furthermore, we provide detailed training and inference recipes to facilitate the generation of high-quality videos. Building on these contributions, Waver excels at capturing complex motion, achieving superior motion amplitude and temporal consistency in video synthesis. Notably, it ranks among the Top 3 on both the T2V and I2V leaderboards at Artificial Analysis (data as of 2025-07-30 10:00 GMT+8), consistently outperforming existing open-source models and matching or surpassing state-of-the-art commercial solutions. We hope this technical report will help the community more efficiently train high-quality video generation models and accelerate progress in video generation technologies. Official page: https://github.com/FoundationVision/Waver.
• Abstract（参考訳）: We present Waver, a high- Performance foundation model for unified image and video generation。 Waverは、720pのネイティブ解像度で5秒から10秒間のビデオを直接生成できる。 このモデルは、単一の統合フレームワーク内で、テキスト・トゥ・ビデオ(T2V)、画像・トゥ・ビデオ(I2V)、テキスト・トゥ・イメージ(T2I)生成を同時にサポートする。 本稿では,モダリティアライメントを強化し,トレーニング収束を加速するHybrid Stream DiTアーキテクチャを提案する。 トレーニングデータの品質を確保するため、我々は包括的なデータキュレーションパイプラインを構築し、MLLMベースのビデオ品質モデルに手動で注釈付けし、高品質なサンプルをフィルタリングする訓練を行う。 さらに,高品質なビデオ生成を容易にするための詳細なトレーニングと推論のレシピも提供する。 これらの貢献に基づいて、Waverは複雑な動きを捉え、ビデオ合成において優れた動き振幅と時間的一貫性を達成する。 とくに、Artificial Analysis(2025-07-30 10:00 GMT+8のデータ)のT2VとI2Vのリーダーボードのトップ3にランクインしている。 この技術レポートによって、コミュニティは高品質のビデオ生成モデルをより効率的に訓練し、ビデオ生成技術の進歩を加速できることを期待している。 公式ページ: https://github.com/FoundationVision/Waver.com

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