<p>В экосистеме генеративных моделей появился инструмент, который решает одну из технических проблем видеодиффузии — <b>AnyFlow</b> позволяет управлять числом шагов вывода без потери качества результата. В основе — <b>flow maps</b> от NVIDIA, что обеспечивает стабильность картинки даже при увеличении количества сэмплов.</p>

<p>AnyFlow поддерживает работу как с каузальными, так и с двунаправленными видеодиффузионными архитектурами. Это значит, что модель одинаково уверенно справляется с разными типами генерации, не ограничиваясь одним направлением обработки видео.</p>

<p>Важное отличие AnyFlow — универсальность. В рамках одной модели реализованы три сценария:</p>

<p>Чем больше шагов сэмплинга задаёт пользователь, тем выше итоговое качество. При этом нет необходимости подбирать фиксированное число шагов — система адаптируется автоматически, что удобно для разных задач и экспериментов.</p>

<p>AnyFlow интегрирован с <b>WAN2.1</b>, что расширяет его возможности и облегчает внедрение в существующие пайплайны. Исходный код и демо доступны на GitHub и Hugging Face, так что попробовать инструмент можно уже сейчас.</p>

<p>Благодарность за наводку — @atttashe.</p>