Causal-rCM: A Unified Teacher-Forcing and Self-Forcing Open Recipe for Autoregressive Diffusion Distillation in Streaming Video Generation and Interactive World Models

Causal-rCM将扩散蒸馏框架rCM扩展至自回归视频扩散，提出教师强制(TF)与自强制(SF)互补训练范式，并发布统一开源算法与基础设施。通过自定义掩码FlashAttention-2 JVP内核，首次实现基于教师强制的连续时间一致性模型(sCM/MeanFlow)用于自回归视频扩散，收敛速度比离散时间版本快10倍。蒸馏后的2步因果Wan2.1-1.3B模型在仅1或2步采样下取得VBench-T2V分数84.63，仅使用合成数据即达到帧级和块级流式视频生成SOTA。该方法还应用于Cosmos 3全模态世界基础模型，实现动作条件生成的交互式世界模型。