ViRDM：无需教师与判别器的少步因果视频生成表示分布匹配

ViRDM 提出一种无需教师模型和在线判别器的视频后训练方法，将表示分布匹配（RDM）迁移到少步因果视频生成，通过随机截断 clean-exit 监督、轻量 VAE 解码器和分阶段 vector-Jacobian 乘积解决显存瓶颈。仅需 20 次生成器更新，该方法在官方 VBench 上达到 84.87 分，超过此前最佳少步因果基线 0.36 分，训练消耗 16 A100 GPU-hours。