論文の概要: Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05871v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 16:50:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-06 18:49:09.057349
• Title: Pathwise Test-Time Correction for Autoregressive Long Video Generation
• Title（参考訳）: 自己回帰ビデオ生成のためのパスワイズテスト時間補正
• Authors: Xunzhi Xiang, Zixuan Duan, Guiyu Zhang, Haiyu Zhang, Zhe Gao, Junta Wu, Shaofeng Zhang, Tengfei Wang, Qi Fan, Chunchao Guo,
• Abstract要約: 蒸留自己回帰拡散モデルにより、リアルタイムのショートビデオ合成が容易になるが、長いシーケンス生成時に重大なエラーの蓄積に悩まされる。 テスト時間補正(TTC, Test-Time Correction)は、トレーニング不要な代替手段である。具体的には、TTCは、初期フレームをサンプリング軌道に沿った中間状態への安定した参照アンカーとして利用する。 提案手法は, 種々の蒸留モデルを用いてシームレスに校正し, 30秒のベンチマークにおいて, 資源集約型学習法の品質に適合しながら, 生成長を無視できるオーバーヘッドで拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.125936438598444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distilled autoregressive diffusion models facilitate real-time short video synthesis but suffer from severe error accumulation during long-sequence generation. While existing Test-Time Optimization (TTO) methods prove effective for images or short clips, we identify that they fail to mitigate drift in extended sequences due to unstable reward landscapes and the hypersensitivity of distilled parameters. To overcome these limitations, we introduce Test-Time Correction (TTC), a training-free alternative. Specifically, TTC utilizes the initial frame as a stable reference anchor to calibrate intermediate stochastic states along the sampling trajectory. Extensive experiments demonstrate that our method seamlessly integrates with various distilled models, extending generation lengths with negligible overhead while matching the quality of resource-intensive training-based methods on 30-second benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 蒸留自己回帰拡散モデルにより、リアルタイムのショートビデオ合成が容易になるが、長いシーケンス生成時に重大なエラーの蓄積に悩まされる。 既存のテスト時間最適化(TTO)法は画像やショートクリップに有効であることが証明されているが、不安定な報奨景観と蒸留パラメータの過敏性により、拡張シーケンスでのドリフトを軽減できない。 これらの制限を克服するために、トレーニング不要の代替手段であるTTC(Test-Time Correction)を導入する。 具体的には、TCCは初期フレームを安定した基準アンカーとして使用し、サンプリング軌道に沿って中間確率状態を校正する。 実験の結果,30秒間ベンチマークにおける資源集約型学習手法の質を一致させながら,様々な蒸留モデルとシームレスに統合し,生成長を無視できるオーバーヘッドで拡張することを示した。

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