トピック: VBench

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研究チームが、動画生成AIの内部表現を圧縮しつつ品質を保つ手法GRACEを発表した。トークン数を8分の1、遅延を11.1分の1に減らし、動画制作の計算コストを下げる道を開く。

中国・米国の研究チームが、拡散モデルを少ステップで動かす蒸留手法DMADを発表した。補助モデルを不要とし、1~4ステップで教師モデルを上回る品質を示し、生成コストの削減に道を開く。

動画拡散モデルを4回の推論で動かす蒸留手法に、学習の劣化を抑える新手法PDMDが登場した。コード1行の変更で品質が向上し、動画制作の生成コスト削減に寄与する可能性がある。