論文の概要: DISK: Dynamic Inference SKipping for World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00440v1
- Date: Sat, 31 Jan 2026 01:28:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.185185
- Title: DISK: Dynamic Inference SKipping for World Models
- Title（参考訳）: DISK: 世界モデルのための動的推論スキッピング
- Authors: Anugunj Naman, Gaibo Zhang, Ayushman Singh, Yaguang Zhang,
- Abstract要約: DISKは、自己回帰的世界モデルのためのトレーニング不要適応推論手法である。
我々は,高次遅延差分スキップ試験を自己回帰チェーン・オブ・フォワード体制にまで拡張する。
DISKは、L2計画誤差を維持しながら、軌道拡散の2倍のスピードアップとビデオ拡散の1.6倍のスピードアップを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6879658915311992
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present DISK, a training-free adaptive inference method for autoregressive world models. DISK coordinates two coupled diffusion transformers for video and ego-trajectory via dual-branch controllers with cross-modal skip decisions, preserving motion-appearance consistency without retraining. We extend higher-order latent-difference skip testing to the autoregressive chain-of-forward regime and propagate controller statistics through rollout loops for long-horizon stability. When integrated into closed-loop driving rollouts on 1500 NuPlan and NuScenes samples using an NVIDIA L40S GPU, DISK achieves 2x speedup on trajectory diffusion and 1.6x speedup on video diffusion while maintaining L2 planning error, visual quality (FID/FVD), and NAVSIM PDMS scores, demonstrating practical long-horizon video-and-trajectory prediction at substantially reduced cost.
- Abstract（参考訳）: 自己回帰的世界モデルのためのトレーニング不要適応推論手法であるdisKを提案する。
DISKは、ビデオとエゴ軌道の2つの結合拡散トランスフォーマーを、クロスモーダルなスキップ決定を伴うデュアルブランチコントローラを介して調整し、再トレーニングせずに動きの整合性を維持する。
我々は、高次遅延差分スキップ試験を自己回帰チェーン・オブ・フォワード方式に拡張し、長期安定のためのロールアウトループを通してコントローラ統計を伝搬する。
NVIDIA L40S GPUを用いた1500 NuPlanとNuScenesのクローズループ駆動ロールアウトに組み込むと、disKはL2計画誤差、視覚的品質(FID/FVD)、NAVSIM PDMSスコアを維持しながら、トラジェクトリ拡散の2倍のスピードアップとビデオ拡散の1.6倍のスピードアップを達成する。
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