AnyFlow: 온-폴리시 플로우 맵 증류를 적용한 Any-Step 비디오 확산 모델

연구진은 임의의 스텝 간격에서 flow-map 전이를 학습하는 AnyFlow라는 any-step 비디오 확산 증류 프레임워크를 공개했다.

고정 스텝 consistency learning 대신, ODE 궤적을 따라 flow map과 on-policy backward simulation 방식을 사용한다.

이 방법은 1.3B~14B 파라미터 규모의 양방향 및 causal 비디오 모델에서 강한 성능을 보였다.

AnyFlow는 consistency-distilled 비디오 모델의 약점이던 테스트 시점 스케일링을 개선해, 적은 스텝과 다중 스텝 생성 모두의 품질과 유연성을 높인다.