비디오 생성은 컴퓨터 비전 및 머신 러닝의 한 분야로, 시간에 따른 움직임과 시각적 현실을 시뮬레이트하는 이미지 시퀀스를 만드는 기술이다. 이를 위해서는 모델이 프레임 간 일관성을 유지하고 시간적 동적을 포착하며 이전 프레임이나 입력을 조건으로 새로운 이미지를 생성해야 한다. 이 도메인은 통합을 통해 빠르게 발전해왔는데, 특히 효율적인 컨텍스트 관리와 샘플링을 이용해 장기 시퀀스 비디오 생성 시 발생하는 Drifting과 Forgetting 문제를 해결하기 위해 스탠포드 대학 연구진이 FramePack이라는 압축 기반 AI 프레임워크를 제안했다. 이 프레임워크는 효율적인 컨텍스트 관리 및 샘플링을 통해 비디오 생성 과정에서 발생하는 문제를 극복하는 데 중점을 두고 있다.

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