视频大模型

DyDiT++: Diffusion Transformers with Timestep and Spatial Dynamics for Efficient Visual Generation

DyDiT++: 带时间步和空间动态的扩散变换器用于高效的视觉生成

Wangbo Zhao, Yizeng Han, Jiasheng Tang, Kai Wang, Hao Luo, Yibing Song, Gao Huang, Fan Wang, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； Hupan Lab（虎扑实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DyDiT++通过动态调整时间步和空间计算，提升视觉生成效率，减少计算成本并拓展应用范围。

Comments This paper was accepted to the IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) on January 9, 2026. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2410.03456