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source · 2026-04-15

OSV（CVPR 2025）：高质量图像到视频生成一步就够

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OSV（CVPR 2025）：高质量图像到视频生成一步就够

会议：CVPR 2025
发表日期：2025-06-11
资料加入日期："2026-04-12"

一句话结论

这篇工作认为，一步式 image-to-video 并不是噱头；只要一致性蒸馏和对抗训练是围绕视频特性设计的，它就可以真正逼近甚至超过许多更慢的多步系统。

问题定义

它想解决视频扩散模型推理慢、成本高的问题，让高质量视频生成不必依赖冗长的迭代过程。

方法概述

方法上，OSV 采用两阶段训练：先做 consistency distillation，再结合对抗训练与潜空间视频判别器，从而把高质量视频生成压缩到一步，同时保留可选多步 refinement。

关键发现

  • 一步式生成开始在视频侧变得可信，而不只是图像侧特例。
  • 训练稳定性在快速视频生成中和推理设计同样关键。
  • 可选多步 refinement 提供了实用的质量-速度调节旋钮。

局限或疑问

  • 一步式速度虽快，但复杂运动下的质量仍要仔细人工检验。
  • image-to-video 任务范围仍窄于一般 text-to-video。
  • 对抗训练会增加复现实验和稳定性的复杂度。

原始链接

  • https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Mao_OSV_One_Step_is_Enough_for_High-Quality_Image_to_Video_CVPR_2025_paper.html
  • https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/papers/Mao_OSV_One_Step_is_Enough_for_High-Quality_Image_to_Video_CVPR_2025_paper.pdf

相关页面

备注

OSV 代表 video-generation 中“速度极限”方向的一条重要路线。它提醒我们，快不只是采样步数少这么简单，背后往往是蒸馏、判别器设计和训练策略一起被重构。

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