Rollout-Marginal Distillation：面向长时程自回归视频生成的蒸馏方法

针对自回归视频扩散在长时程 rollout 中误差累积的问题，研究者提出 Rollout-Marginal Distillation（RMD）：保留生成历史用于自回归预测，但用 chunk teacher 对每个 chunk 独立打分，避免质量修正被不完美的时序上下文干扰，随后再用 video-level DMD 恢复时序连贯性。