論文の概要: FSVideo: Fast Speed Video Diffusion Model in a Highly-Compressed Latent Space
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02092v1
- Date: Mon, 02 Feb 2026 13:37:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.172113
- Title: FSVideo: Fast Speed Video Diffusion Model in a Highly-Compressed Latent Space
- Title（参考訳）: FSVideo:高速ビデオ拡散モデル
- Abstract要約: 本稿では,高速トランスフォーマーによる画像間拡散(I2V)フレームワークFSVideoを紹介する。
私たちは、以下の重要なコンポーネントの上にフレームワークを構築します。
圧縮された遅延空間を持つ新しいビデオオートエンコーダ。
新しいレイヤメモリ設計による拡散トランスフォーマー(DIT)アーキテクチャ。
数ステップのDITアップサンプラーによるマルチレゾリューション生成戦略による映像の忠実度向上
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.768706429574074
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce FSVideo, a fast speed transformer-based image-to-video (I2V) diffusion framework. We build our framework on the following key components: 1.) a new video autoencoder with highly-compressed latent space ($64\times64\times4$ spatial-temporal downsampling ratio), achieving competitive reconstruction quality; 2.) a diffusion transformer (DIT) architecture with a new layer memory design to enhance inter-layer information flow and context reuse within DIT, and 3.) a multi-resolution generation strategy via a few-step DIT upsampler to increase video fidelity. Our final model, which contains a 14B DIT base model and a 14B DIT upsampler, achieves competitive performance against other popular open-source models, while being an order of magnitude faster. We discuss our model design as well as training strategies in this report.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高速トランスフォーマーによる画像間拡散(I2V)フレームワークFSVideoを紹介する。
私たちは、以下の重要なコンポーネントの上にフレームワークを構築します。
一 高度に圧縮された潜伏空間(64\times64\times4$空間時間ダウンサンプリング比)を有する新しいビデオオートエンコーダで、競争力のある復元品質を達成すること。
2)DIT内の層間情報フローとコンテキスト再利用を強化するための新しいレイヤメモリ設計を備えた拡散トランスフォーマー(DIT)アーキテクチャ
3.ビデオの忠実度を高めるため,数ステップのDITアップサンプラーによるマルチレゾリューション生成戦略。
最終モデルは14BのDITベースモデルと14BのDITアップサンプラーを含んでおり、他の人気のあるオープンソースモデルと競合する性能を実現し、桁違いに高速である。
本報告では、モデル設計とトレーニング戦略について論じる。
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