<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Nankai on SoloSoft</title><link>https://www.solosoft.dev/es/tags/nankai/</link><description>Recent content in Nankai on SoloSoft</description><generator>Hugo</generator><language>es-es</language><lastBuildDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.solosoft.dev/es/tags/nankai/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>StoryDiffusion: Autoatención Consistente para Generación de Imágenes y Video de Largo Alcance</title><link>https://www.solosoft.dev/es/post/storydiffusion-image-video-2026/</link><pubDate>Fri, 01 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.solosoft.dev/es/post/storydiffusion-image-video-2026/</guid><description>&lt;p&gt;&lt;strong&gt;StoryDiffusion&lt;/strong&gt; es un proyecto de investigación de la Universidad de Nankai y ByteDance que aborda uno de los problemas más difíciles en IA generativa: mantener la consistencia visual en secuencias largas de imágenes y videos. Introduce un novedoso mecanismo de &lt;strong&gt;autoatención consistente (CSA)&lt;/strong&gt; que permite a los modelos de difusión generar tiras cómicas, animaciones y videos coherentes, todo sin ajuste fino.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;El desafío central que StoryDiffusion resuelve es simple de enunciar pero extremadamente difícil de resolver: cómo generar una secuencia de imágenes donde el mismo personaje se vea consistentemente igual en cada fotograma? Los modelos de difusión anteriores podían producir imágenes individuales impresionantes, pero al generar un cómic multipanel o un videoclip, los personajes cambiaban sutilmente entre fotogramas.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>