Rollout-Marginal Distillation：面向长时程自回归视频生成的蒸馏方法

针对自回归视频扩散在长时程 rollout 中误差累积的问题，研究者提出 Rollout-Marginal Distillation（RMD）：保留生成历史用于自回归预测，但让每个 chunk 独立对照 chunk teacher 打分，避免质量修正被不完美时序上下文带偏，随后再用视频级 DMD 恢复时序连贯性。实验显示 RMD 在远超训练时程后仍保持高视觉质量，优于视频级 DMD 基线。