OPSD-V：面向少步自回归视频生成器的在线策略自蒸馏

OPSD-V针对少步自回归视频扩散模型长序列生成中的误差累积和运动退化，引入真实长视频作为时间上下文。学生模型沿真实推理路径使用自身KV缓存生成，教师则在相同去噪状态下使用更干净的历史缓存提供密集修正信号，不改变采样器、去噪步数或推理缓存机制。在Self-Forcing和LongLive上，论文报告了视觉质量、运动动态与VBenchLong提升；10人、20组视频的用户研究中，总体偏好率为66.0%，排除平局后为82.5%。