arXiv发布DyMoS运动优化方法论文

2026年10月27日，arXiv AI（cs.AI）板块发布论文《Rebalancing Reference Frame Dominance to Improve Motion in Image-to-Video Models》，作者为Wooseok Jeon等人，该论文已被NeurIPS 2026接收。研究识别出参考帧优势是导致图生视频模型运动抑制的关键机制，指出非参考帧对参考帧键token分配过多自注意力，导致参考信息过度传播。该方法提出无需训练且模型无关的DyMoS，在初始去噪步骤中重新平衡注意力路径。它不改变输入图像和模型权重，仅引入单一标量参数控制运动强度。实验表明，DyMoS在多个SOTA图生视频骨干网上一致提升了运动动态，同时保持视觉质量和参考图像保真度。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。