论文页面 - JoyAI-Video-Edit: 基于自回归扩散的实时开放式视频编辑

来源: https://huggingface.co/papers/2608.03974

发布于8月4日

#1 当日论文 (https://huggingface.co/papers/date/2026-08-05)

作者：

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

摘要

实时视频编辑需要低延迟的因果生成，在有限的计算资源下保持源保真度和长期时间一致性。我们提出了 JoyAI-Video-Edit——一个 16B 参数的自回归扩散框架，用于实时、开放式视频编辑，无需访问未来帧或预定义视频时长。我们的方法结合了分块自回归适配、源锚定分布匹配蒸馏（SA-DMD）和长程自回归蒸馏，以减少训练-推理不匹配，在两步生成中保持源保真度，并缓解累积的时间漂移。大量自动化和人工评估表明，JoyAI-Video-Edit 显著优于现有的流式编辑器，并在长短视频上与强大的离线系统保持竞争力。完整系统在单个 Nvidia B200 GPU 上实现了约 30 FPS 的端到端 720p 视频编辑。代码可在 https://github.com/jd-opensource/JoyAI-Video-Edit 获取。

查看 arXiv 页面 查看 PDF GitHub40 添加到收藏

在您的代理中获取此论文：

hf papers read 2608\.03974

没有最新的 CLI？curl \-LsSf https://hf\.co/cli/install\.sh \| bash

引用此论文的模型1

jdopensource/JoyAI-Video-Edit 视频到视频 • 约2小时前更新 • 11 (https://huggingface.co/jdopensource/JoyAI-Video-Edit)

引用此论文的数据集0

没有数据集链接到此论文

在数据集的README.md中引用 arxiv.org/abs/2608.03974 即可从此页面链接到它。

引用此论文的Space0

没有Space链接到此论文

在Space的README.md中引用 arxiv.org/abs/2608.03974 即可从此页面链接到它。

包含此论文的收藏集0

没有收藏集包含此论文

将此论文添加到收藏集以从此页面链接到它。