論文の概要: Direct Forcing: A Single-Stage Training Recipe for Few-Step Autoregressive Text-to-Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.30861v1
• Date: Thu, 22 Oct 2026 07:41:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-24 02:08:44.271835
• Title: Direct Forcing: A Single-Stage Training Recipe for Few-Step Autoregressive Text-to-Video Generation
• Title（参考訳）: ダイレクトフォース: ワンステップ自動回帰テキスト・ビデオ生成のための単段階トレーニングレシピ
• Abstract要約: 数ステップの自動回帰生成は低レイテンシのストリーミングを可能にするが、トレーニングパイプラインは因果適応と分布マッチングを分離する。 Direct Forcingは、レファレンスビデオを利用する単一ステージフレームワークで、歴史の進行状況のペア例と、自己生成ビデオロールアウトのターゲット人口の両方を提供する。 これらの相補的な信号により、事前訓練されたビデオモデルでは、単一の訓練段階において因果連続と対象映像の分布を学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.918853227970885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Few-step autoregressive video generation enables low-latency streaming, yet prevailing training pipelines separate causal adaptation from distribution matching. Recent representation-based text-to-video methods retain this separation by starting from ODE-initialized checkpoints, even when the target distribution is defined directly by reference videos. We introduce Direct Forcing, a single-stage framework that uses reference videos both as paired examples of how a history continues and as a target population for self-generated rollouts. Causal Continuation Alignment learns paired spatiotemporal correspondence under reference histories, while Rollout Distribution Matching uses maximum mean discrepancy to align the representation distributions of self-generated and reference videos. Together, these complementary signals allow a pretrained video model to learn causal continuation and the target video distribution in a single training stage. Dynamic Gradient Balancing adapts the relative gradient contributions of continuation alignment and distribution matching during training. Starting from bidirectional Wan2.1-1.3B, Direct Forcing learns a four-step autoregressive generator in 250 updates without a separate initialization stage or online diffusion-score supervision, achieving 84.63 VBench Total and 86.01 Quality. Ablation studies further demonstrate the benefits of dynamic gradient balancing and reveal distinct representation preferences: deeper features benefit continuation alignment, whereas intermediate features yield better performance for rollout distribution matching.
• Abstract（参考訳）: 少ないステップの自動回帰ビデオ生成により、低レイテンシなストリーミングが可能になるが、一般的なトレーニングパイプラインでは、分散マッチングから因果適応を分離している。 近年の表現に基づくテキスト・ツー・ビデオ法では,対象の分布が参照ビデオによって直接定義される場合でも,ODE初期化チェックポイントから開始することで,この分離を維持している。 Direct Forcingは、レファレンスビデオを利用する単一ステージフレームワークで、履歴の継続方法のペア例と、自己生成ロールアウトのターゲット人口の両方を提供する。 Causal Continuation Alignmentは参照履歴の下でペア化された時空間対応を学習し、Rollout Distribution Matchingは最大平均差を利用して自己生成および参照ビデオの表現分布を整列する。 これらの相補的な信号により、事前訓練されたビデオモデルでは、単一の訓練段階において因果連続と対象映像の分布を学習することができる。 動的グラディエント・バランシングは、トレーニング中の継続アライメントと分布マッチングの相対勾配の寄与に適応する。 双方向のWan2.1-1.3Bから、Direct Forcingは250回の更新で4段階の自動回帰ジェネレータを学習し、個別の初期化ステージやオンライン拡散スコア監督なしで84.63VBenchトータルと86.01品質を達成した。 より深い特徴は連続的アライメントの恩恵を受ける一方、中間的特徴はロールアウト分布マッチングのより良い性能をもたらす。

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