Looking-Ahead

TencentARC выложил финальные веса для Future Chunk Prediction (FCP) и бейзлайна Teacher Forcing (TF) из статьи Looking Ahead: Modeling Future Evolution in Autoregressive Video Generation. Это четыре чекпоинта на 1.3B и 5B — на базе Wan2.1 T2V и Wan2.2 TI2V соответственно. Предназначены для авторегрессионной генерации видео; запуск — в кодовом репозитории с соответствующими конфигами.

✨ Ключевые особенности

• 📦 Четыре финальных чекпоинта: 1.3B и 5B в вариантах TF и FCP.
• 🧠 FCP — Future Chunk Prediction; TF — Teacher Forcing baseline из статьи.
• 🎞️ Конфиги: tf_wan21_t2v_1.3b, fcp_wan21_t2v_1.3b, tf_wan22_ti2v_5b, fcp_wan22_ti2v_5b.
• 💾 Общий размер четырёх файлов весов ≈63.2 GiB.
• ⚙️ Запуск через inference.py в кодовом репозитории; конфиг и папка весов должны совпадать.
• 📄 Лицензия Apache-2.0; см. NOTICE.

💻 Пример

uv run python inference.py \
  --config fcp_wan21_t2v_1.3b \
  --checkpoint_path weights/Looking-Ahead/fcp_wan21_t2v_1.3b/model_ema.pt \
  --use_ema \
  --image_path examples/inference/i2v/sailboat_lake.png \
  --duration 5s --seed 42

Для другого варианта меняйте и конфиг, и папку с весами; имя model_ema.pt и флаг --use_ema оставляйте.

Подробнее

Четыре файла весов суммарно ≈63.2 GiB.
Нужны подготовленное окружение и компоненты Wan из кодового репозитория.
Веса — финальные для FCP и TF-бейзлайна; бенчмарки в карточке не приведены.
Лицензия Apache-2.0, обязательные уведомления — в NOTICE.