NextGAN 论文实现一步生成 ImageNet FID 1.36并扩展至 14B 生成器

西湖大学 Tao Lin 等提出 NextGAN，通过在冻结表征空间中训练标量 critic，直接回归真实与生成样本插值位置的特征位移。该方法在 ImageNet 256×256 上实现一步生成 FID 1.36，并可适配高达 14B 参数的预训练图像与视频生成器；在单个 Wan2.1-1.3B 模型上进行 1/2/4 步采样，两步 VBench 总分为 83.13，代码已开源。