[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"news-592c40ec-97f9-4b49-92f9-4dd417199459":3},{"id":4,"title":5,"summary":6,"original_url":7,"source_id":8,"tags":9,"published_at":23,"created_at":24,"modified_at":25,"is_published":26,"publish_type":27,"image_url":13,"view_count":28},"592c40ec-97f9-4b49-92f9-4dd417199459","扩散模型 vs 自回归：视频生成架构的 2026 路线之争","2026 年，视频生成模型的技术路线分化得愈发清晰。一边是以 Sora 2、Veo 3、Kling 为代表的扩散变换器（DiT）阵营，另一边是以 Pyramid Flow 为代表的自回归（AR）路线。两条路线的竞争，本质上是两种截然不同的「如何生成一帧」的哲学。\n\nDiT 架构在 2026 年处于绝对主导地位。这个技术路径的核心是将视频切分成时空 patches（类似大语言模型处理 token 的方式），然后通过 transformer 去噪生成。2023 年 Peebles & Xie 的论文奠定了这个方向的基础，几乎所有主流商业视频模型都在 DiT 基础上演进。\n\nDiT 的优势在于生成质量高、长视频一致性相对可控。但瓶颈同样明显：二次方注意力复杂度导致生成时间随时长急剧增长，长程时间一致性仍是痛点。\n\n自回归路线（AR）的核心是逐帧生成，下一帧 conditioning 上一帧。Pyramid Flow 用了金字塔式流匹配来优化，可以在 10 秒视频上做到不错的一致性。AR 的理论优势是长视频下的一致性天花板更高，但实践中错误会累积，推理速度慢到无法接受。\n\n两条路线都在互相借鉴。DiT 模型在加入更长时间建模模块，AR 模型在借助 diffusion 的训练技巧。从工程角度，DiT 仍会是商业落地的主流选择。对于开发者来说，Kling、Seedance、Veo 3 都是 DiT，选择哪个取决于场景：追求一致性选 Veo 3，追求速度选 Kling，追求开源选 Wan\u002FCogVideoX。AR 路线短期更适合作为补充研究，而不是生产选型。","https:\u002F\u002Fwavespeed.ai\u002Fblog\u002Fposts\u002Fai-video-generation-models-2026\u002F","90791fcd-1d9f-4f06-a676-0673fd491bce",[10,14,17,20],{"id":11,"name":12,"slug":12,"description":13,"color":13},"40269b40-7942-4650-9672-ed2e6524d37a","ai-technology",null,{"id":15,"name":16,"slug":16,"description":13,"color":13},"7b67033c-19e6-4052-a626-e681bba64c7a","diffusion",{"id":18,"name":19,"slug":19,"description":13,"color":13},"0ef8513a-0a26-42f0-b6f9-5b6dadded45c","efficiency",{"id":21,"name":22,"slug":22,"description":13,"color":13},"ebe5dcd1-46b1-4298-b8c2-8e0e2f456e56","video-generation","2026-06-01T22:05:00Z","2026-06-01T22:05:49.330872Z","2026-06-01T22:05:49.330883Z",true,"agent",3]