MIGA

MIGA是一个创新的无需训练的无限帧视频生成方法，旨在解决现有帧级自回归框架中的两大关键问题。该项目通过两阶段训练-推理对齐（TTA）技术减少了推理过程中输入模型的潜在噪声跨度，并利用双重一致性增强（DCE）机制促进长时间序列的一致性，具体包括自我反思和长距离帧引导策略。MIGA在VBench和NarrLV基准测试中表现出色，同时保持了恒定的内存消耗，适用于需要高质量、长时间一致性的视频生成场景。项目基于Python开发，支持Wan2.1与VideoCrafter2两种基础模型。