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• 论文公开站arXiv2026年9月30日 10:17

  打破同质化陷阱：通过SplitMoE扩展视频扩散模型

  Breaking the Uniformity Trap: Scaling Video Diffusion Model via SplitMoE

  受大语言模型启发的混合专家（MoE）是扩展视觉生成模型的有前景范式，但传统token级MoE在同类专家池中独立路由token并趋向均匀化，限制了性能。本文提出SplitMoE方法。

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