基于推理的GAN生成长视频

本文解决了使用GAN生成长而连贯的视频的挑战。它提出了一种新颖的VAE-GAN混合模型和具有回忆机制的马尔可夫链框架，以克服现有视频生成模型在处理时间尺度和保持长序列一致性方面的局限性。核心贡献在于一种内存高效的方法，用于生成具有时间连续性和动态性的长视频。

• •提出了一种用于视频生成的VAE-GAN混合模型。
• •引入了具有回忆机制的马尔可夫链框架来生成长视频。
• •解决了长视频中时间尺度和保持一致性的挑战。
• •侧重于长视频的内存高效生成。