精选理由
去中心化训练让视频生成模型不再依赖昂贵 GPU 集群，做视频生成或分布式训练的团队可以关注这个开源方案，直接降低算力成本。
巴黎 2.0 是首个通过去中心化计算预训练的视频生成模型，解决了去中心化训练中时间连贯视频生成的难题。相比相同算力预算下的集中式模型，它在低分辨率文本到视频任务中将 FVD 从 561.04 降至 279.01，提升约 2 倍，同时提高了 CLIP 文本-视频相似度和美学评分。该模型基于巴黎 1.0 的去中心化扩散模型架构，无需单一 GPU 集群即可完成训练。这项工作证明了去中心化训练在视频生成领域的可行性，为降低大规模模型训练门槛提供了新路径。
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巴黎 2.0 是首个通过去中心化计算预训练的视频生成模型，解决了去中心化训练中时间连贯视频生成的难题。相比相同算力预算下的集中式模型，它在低分辨率文本到视频任务中将 FVD 从 561.04 降至 279.01，提升约 2 倍，同时提高了 CLIP 文本-视频相似度和美学评分。该模型基于巴黎 1.0 的去中心化扩散模型架构，无需单一 GPU 集群即可完成训练。这项工作证明了去中心化训练在视频生成领域的可行性，为降低大规模模型训练门槛提供了新路径。
We present Paris 2.0, the first video generation model pre-trained through decentralized computation. Its training recipe builds upon Paris 1.0 (arXiv:2510.03434), the first ever open-weight Decentralized Diffusion Model…