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从长远视角审视,NCCLIGen从文本提示和初始屏幕帧模拟终端交互,将CLI生成视为“文本与图像到视频”的任务。CLIP图像编码器处理首帧,T5文本编码器嵌入标题,这些条件特征与扩散噪声拼接后由DiT(扩散Transformer)堆栈处理。研究构建了两个数据集:CLIGen(通用)包含约823,989个视频流(约1,100小时),源自公开的asciinema.cast录制;CLIGen(清洁)则分为约78,000条常规轨迹和约50,000条在Docker化环境中使用vhs工具包生成的Python数学验证轨迹。在CLIGen(通用)上训练NCCLIGen约需15,000 H100 GPU小时;在CLIGen(清洁)上训练约需7,000 H100 GPU小时。
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