Wan 2.1 相关 AI 资讯 · AI 热点

7月3日

11:32

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官方账号arXiv cs.AI@Donghyun Lee, Jitesh Chavan, Duy Nguyen, Sam Huang, Liming Jiang, Priyadarshini Panda, Timo Mertens, Saurabh Shukla

OrbitQuant提出一种数据无关的权重量化方案，通过随机置换块Hadamard（RPBH）旋转将激活值变换到归一化旋转基，使各坐标分布固定无需重新拟合校准数据。在FLUX.1、Z-Image-Turbo、Wan 2.1、CogVideoX四个模型上，该方法在多个低位宽设定下达到后训练量化（PTQ）最佳效果，并将图像扩散Transformer的PTQ推进到W2A4可用质量。同一量化器可直接从图像迁移到视频，无需针对每种模态调整。

AI模型 OrbitQuant 扩散Transformer 量化 FLUX.1 Wan 2.1

推荐理由：想给图像或视频扩散模型做低位量化？OrbitQuant不需要每换一个模型或任务就重跑校准，FLUX.1、Wan 2.1上表现都很能打，W2A4也有可用效果。

5月15日

11:07

11:07

官方账号arXiv cs.LG@Xiang Fan, Yuheng Wang, Bohan Fang, Zhongzheng Ren, Ranjay Krishna

精选

RefDecoder 是一种参考条件视频 VAE 解码器，通过将高保真参考图像信号直接注入解码过程来改善视频生成中的细节丢失和不一致问题。它使用轻量级图像编码器将参考帧映射为高维 token，并在解码器每个上采样阶段与去噪后的视频潜在 token 协同处理。在 Inter4K、WebVid 和 Large Motion 基准测试上，RefDecoder 相比无条件基线实现了最高 +2.1dB PSNR 的提升。该方法可直接替换现有视频生成系统中的解码器而无需额外微调，并在 VBench I2V 基准上全面提升了主体一致性、背景一致性和整体质量分数。此外，RefDecoder 还能泛化到风格迁移和视频编辑优化等多种视觉生成任务。

论文视频生成 VAE解码器条件解码参考注意力 Wan 2.1

推荐理由：视频生成中解码器长期被忽视，RefDecoder 用轻量级条件注入解决了细节丢失的痛点，做视频生成或编辑的团队可以直接替换现有系统试试，效果立竿见影。