正文：研究人员来自Netflix和Stony Brook大学，提出了一种新的噪声扭曲算法，能实时运行并高效微调视频扩散基础模型。该算法通过结构化噪声采样控制运动，既保持空间高斯性又确保时间一致性。实验显示，新算法在运动控制精度、视频质量和时间连贯性方面表现优异，适用于局部物体运动、全局摄像机运动和运动迁移等场景。新方法比现有技术更快，速度提升26倍，有助于推动视频扩散模型的发展。详情见论文：