モデル紹介
Self Forcing trains autoregressive video diffusion models by **simulating the inference process during training**, performing autoregressive rollout with KV caching. It resolves the train-test distribution mismatch and enables **real-time, streaming video generation on a single RTX 4090** while matching the quality of state-of-the-art diffusion models. We tested this repo on the following setup: * Nvidia GPU with at least 24 GB memory (RTX 4090, A100, and H100 are tested). * Linux operating system. * 64 GB RAM. Note: * **Our model works better with long, detailed prompts** since it's trained with such prompts. We will integrate prompt extension into the codebase (similar to Wan2.1) in the future. For now, it is recommended to use third-party LLMs (such as GPT-4o) to extend your prompt before providing to the model. * You may want to adjust FPS so it plays smoothly on your device. * The speed can be improved by enabling `torch.compile`, TAEHV-VAE, or using FP8 Linear layers, although the latter two options may sacrifice quality. It is recommended to use `torch.compile` if possible and enable TAEHV-VAE if further speedup is needed.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。