RAVEN: 인과적 비디오 확산 모델의 장기 생성 품질 개선 — 자기 롤아웃 정렬과 CM-GRPO

MVP Lab이 제안한 RAVEN은 인과적 autoregressive 비디오 확산 모델의 추론 시 history 분포 불일치 문제를 해결, 장기 생성 품질을 향상시킵니다. 학습 시 자기 롤아웃을 clean history와 noisy state의 혼합 시퀀스로 재구성하여 attention을 정렬하고, CM-GRPO로 consistency 모델에 강화학습을 직접 적용해 추가 개선을 얻었습니다. 실험 결과, 기존 causal 비디오 증류 baseline 대비 품질·의미·역동성 평가에서 우위를 보였습니다.

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