让扩散视频生成快如实时，交互体验不掉帧
Causal-Forcing 是 ICML 2026 论文的官方代码库，提出了一种自回归扩散模型的蒸馏方法，旨在实现高质量、实时的交互式视频生成。它解决了传统扩散模型生成速度慢、难以用于实时交互的问题，通过因果强制（Causal Forcing）技术将多步扩散蒸馏为少步甚至单步生成，同时保持视频的时间一致性和视觉质量。核心能力包括：自回归扩散蒸馏、一致性模型支持、少步采样加速，以及针对交互式视频生成的优化。项目提供训练和推理代码，支持自定义视频数据集，并附带预训练模型。适合研究者和开发者用于探索高效视频生成、实时交互应用，以及扩散模型蒸馏的学术研究。
Stable Video Diffusion、AnimateDiff、Latent Consistency Models
Causal-Forcing 是视频领域的开源项目，由 thu-ml 开发，是 2026 年新上线的项目。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（974）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 920 增加到 974，净增 54。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：实时视频生成与交互式创作工具。同类可对比的替代方案包括 Stable Video Diffusion、AnimateDiff、Latent Consistency Models。
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