Новая научная работа от Apple -⚡️ серьёзный шаг к следующему поколению видеогенерации.

Команда представила STARFlow V
полностью каузальную видеомодель, которая по качеству конкурирует с диффузионными системами
и обучена как единая сквозная архитектура.

Основная идея
STARFlow V — первый нормализующий поток, который:
- показывает конкурентное качество длинных видео
- работает одинаково с текстом, изображениями и видео

Чем отличается от диффузии
Ранние видеогенераторы использовали многошаговую диффузию.
STARFlow V вместо этого применяет:
- один обратимый маппинг между шумом и видео
- без сотен итераций очистки
- без пошагового шума

Как устроена модель
Каждый кадр сжимается в скрытый компактный код.
Дальше работают два ключевых компонента:

- Глобальный блок
- отвечает за временную последовательность
- работает авторегресивно
- каждый латент зависит только от предыдущих
- уменьшает накопление ошибок на длинных роликах

- Локальные блоки
- отвечают за детализацию внутри кадра
- усиливают качество визуальных элементов

Трюки обучения
Модель обучают с дополнительными техниками:
- добавляется малый искусственный шум для устойчивости
- применяется каузальный денойзер flow score matching
- он убирает шум, заглядывая только на один кадр вперёд
- используются параллельные Jacobi блоковые обновления для ускорения

Результаты
STARFlow V демонстрирует:
- качество почти уровня диффузии
- более стабильные длинные видеоролики
- единую архитектуру для всех задач
- полностью каузальную генерацию

arxiv.org/abs/2511.20462