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精度损失不超过0.5个百分点

视频生成无损提速:删除多余token,训练时间减少30%,帧率越高效果越好 NeurIPS

下午4时 2024/11/17 作者 每时AI

卡内基梅隆大学提出RLT方法,利用视频中重复图像块合并成token技术,显著提升Transformer视频生成速度,训练时间缩短30%,推理阶段提速67%。

分类 资讯 标签 100%、 Run-Length Tokenization、 加速、 卡内基梅隆大学、 精度损失不超过0.5个百分点、 视频生成模型 发表评论

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