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