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Self-Forcing

gdhe17

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.

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入力・出力・キャッシュ料金を分け、同じ用途と使用量で総費用を比較します。画像・音声・動画は枚数、時間、解像度で課金される場合があります。

オープンウェイトは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。バージョンごとのライセンス、商用制限、ポリシー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。

ランキング1位が最適ですか？+

順位はテスト、バージョン、評価方法によります。実際の業務データで精度、遅延、安定性、費用を比較してください。

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