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title: "时间滚动展开 (Temporal Rollout)"
created: 2026-06-13
updated: 2026-06-13
type: concept
tags: [computer-vision, video-generation, inference-technique]
sources: [raw/papers/cheng-flex4dhuman-2026.md]
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# 时间滚动展开 (Temporal Rollout)

Flex4DHuman 用于生成长于训练窗口的多视角视频的推理策略，通过分块+重叠的方式实现任意长度的持续生成。

## 机制

将完整生成序列切分为多个 T 帧的 chunk，逐块去噪，并在块间共享重叠帧作为历史条件：

1. **Iteration 0**：使用参考视图 token 作为唯一清洁条件，生成第一个 T 帧 chunk（所有目标视图）
2. **Iteration 1+**：窗口前进 T-O 帧，前一 chunk 的**最后 O 帧预测**作为当前 chunk 的清洁历史 token
3. **循环**：重复直到覆盖目标总帧数

## 关键参数

- **T**：每块帧数（训练中见过的最大帧数：如 4 或 16）
- **O**：重叠帧数（通常 O=1）
- **n_history**：历史 token 数（= O × 视图数）

## 实验发现

在 DNA-Rendering 测试中（42 帧窗口）：

| 配置 | PSNR | 说明 |
|------|------|------|
| T=4, O=1 (14 次迭代) | 24.79 dB | 更多迭代，更小 chunk |
| T=16, O=1 (3 次迭代) | 24.86 dB | 更少迭代，更大 chunk |

两种设置的 PSNR 几乎相同，说明：
- **教师强制历史足以支持稳定长程展开**
- 短 chunk 方案（T=4）提供**更内存友好的多视角密集生成**操作点

## 关键设计

- **清洁历史 token**：不使用模型自己的噪声预测作为历史，而是使用前一 chunk 完整去噪后的清洁帧——避免误差累积
- **与训练一致**：[[teacher-forced-history|教师强制历史]]训练使模型习惯清洁历史条件
- **视图同步**：所有视角同步推进，保持跨视角时序一致性

## 参考

- [[flex4dhuman|Flex4DHuman]] — 提出该机制的模型
- [[teacher-forced-history|教师强制历史]] — 训练端的历史条件策略
- [[clean-conditioning-mask|清洁条件掩码]] — 推理时复用为历史标记
