# if you are building video diffusion / world simulators， try this new sampler. temporal consistency …

- 来源：Saining Xie (@sainingxie)
- 发布时间：2026-01-30 07:19
- AIHOT 链接：https://aihot.virxact.com/items/cmnz6dpf302agsl0fd08wz2w0
- 原文链接：https://x.com/sainingxie/status/2017014680812724718

## AI 摘要

如果你在构建视频扩散/世界模拟器，试试这个新采样器。
时间一致性将视频固定在总像素空间中的低维流形上。
自精炼采样使它们保持在那里。

[引用 @jangsangwon7]：如果你的视频生成器能在推理时自我精炼会怎样？
❌无需新模型。❌无需重新训练。❌无需外部验证器。
💡 推出自精炼视频采样

通过将预训练生成器（Wan2.2、Cosmos）重新解释为去噪自编码器，我们实现了推理时的迭代自精炼 ➡️ 显著提升物理真实感，并获得超过70%的人类偏好！

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## 正文

if you are building video diffusion / world simulators， try this new sampler.
temporal consistency pins videos to a low-dimensional manifold in the total pixel space.
self-refinement sampling keeps them there.

### 引用推文

> Sangwon Jang：What if your video generator could refine itself-at inference time? ❌No new models. ❌No retraining. ❌No external verifier. 💡 Introducing Self-Refining Video Sa...