导读
Self Forcing让视频模型在训练中接续自己生成的帧，针对训练看真实上下文、推理却依赖自身输出的不一致，研究流式视频生成。
查看大图 ↗图1：Teacher Forcing、Diffusion Forcing和Self Forcing的训练条件对照。 来源为v2，图像版本与论文首次公开日分别记录。
Huang, Xun; Li, Zhengqi; He, Guande; Zhou, Mingyuan; Shechtman, Eli · original paper / arXiv · 原论文图文与所引作品权利归各自权利人；研究引用不代表开放授权，转载权利待独立复核。
资料出处 · Self Forcing: Bridging the Train-Test Gap in Autoregressive Video Diffusion ↗档案研究说明
Self Forcing让视频模型在训练中接续自己生成的帧，针对训练看真实上下文、推理却依赖自身输出的不一致，研究流式视频生成。
ANTI-AI ARCHIVE · 修订 2026-10-03
论文研究了什么
方法在训练中进行自回归展开并使用KV缓存，以整段视频层面的目标评价结果，结合少步扩散与梯度截断控制成本。滚动缓存用于视频继续生成；论文的速度结果对应指定硬件。
与生成艺术史的关系
编者解释：视频从等待完整片段转向随时间输出，为交互影像提供另一种运行条件。该节点记录训练方法怎样支持这种变化，不把流式生成自动等同于实时艺术实践。
阅读边界与版本
低延迟演示不保证任意设备、提示与时长上的稳定运行；正文据修订版，节点按首次提交日排序。
正文引用资料
核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第2页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。
核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第2页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。 正文与译文使用 AI 辅助，尚未经独立人工审校；分节引文标明依据，不代表已独立验证全部史实。
带着问题继续阅读
Self Forcing：对照FramePack：视频帧上下文压缩与漂移防范的方法、控制或评价条件。
Self Forcing：对照混元视频的方法、控制或评价条件。
Self Forcing：对照Krea 实时视频的方法、控制或评价条件。
日期与版本记录
节点标注日期：2025-06-09 · 来源记录的历史日期：2025-06-09
时间线采用arXiv首次公开日，不以会议发表、模型上线或2026-10-03补录日替代。正文及图像参照v2；该版日期见原文版本记录。
以上日期属于历史事件或资料所记版本，不是本站页面的上线日期；保留原有日期精度与待核事项。
原始资料与进一步阅读
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Self Forcing: Bridging the Train-Test Gap in Autoregressive Video Diffusion
https://arxiv.org/abs/2506.08009
当前引用地址
核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第2页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。
出处、翻译与核验状态
档案节点 #331 · 研究论文首次公开；方法、评估与制作条件
研究资料与补充出处 · 1
2022年以来重要论文补录与去重资料 · 核读arXiv摘要、署名和版本记录，以及原论文第2页所选图页；未全文审查证明、未复现实验。 · 033
原记日期: 2025-06-09
Self Forcing：缩小自回归视频训练与推理的差距 ↗
Self Forcing: Bridging the Train-Test Gap in Autoregressive Video Diffusion
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引用本节点
ANTI-AI ARCHIVE. Self Forcing：缩小自回归视频训练与推理的差距. 艺术史节点 #331. https://salondesrefuses.cn/zh/art-history/356
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