条件熵

面向人体视频生成的高效训练：熵引导的优先渐进学习

Efficient Training for Human Video Generation with Entropy-Guided Prioritized Progressive Learning

提出条件熵膨胀（CEI）来量化模型各组件对条件生成任务的重要性，并据此安排训练优先级；同时用收敛效率自适应地提升训练复杂度。这套「按重要性排序 + 渐进加难」的训练调度可直接迁移到高分辨率视频扩散模型或大分辨率图像扩散模型的训练中，以降低显存与时间开销。