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Ming-VideoMAR:基于连续令牌的自回归视频生成模型
原始标题:inclusionAI/Ming-VideoMAR
内容摘要
Ming-VideoMAR 是一款仅解码器的自回归图像到视频生成模型,采用连续令牌统一视觉表征。它首次将时间因果性与空间双向性作为视频自回归核心原则,并提出了整合掩码生成的下一帧扩散损失。该模型首次实现了视频生成的零样本分辨率缩放,能灵活生成远超训练分辨率的视频。其在训练与推理效率上表现突出,参数量、训练数据量和GPU消耗仅为之前最佳模型Cosmos的极小比例(9.3%、0.5%和0.2%),同时在定量与定性评估中均实现超越。模型代码与检查点已开源,论文已被NeurIPS 2025接收。
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