FrameMorrow：利用前瞻性 token 进行未来引导的帧选择以实现长时程视频生成

FrameMorrow 提出一种前瞻性帧选择方法，通过预测代表未来信息需求的小型前瞻性 token 集来从历史中选择相关信息。该方法选择显式的历史帧而非模型内部状态，能以即插即用方式集成到包括闭源模型在内的多种生成器中，且额外推理成本很低。在涵盖长视频生成、交互式生成和动作条件世界模型的 5 个基准测试和 11 个生成模型上的广泛实验表明，其在长程一致性、视觉质量和动作对齐方面均有持续提升。