驚訝驅動

深度分析

SUNTA：驚訝驅動的分層影片預測框架，結合 HSSM 與 RSSM 的長期視訊模型

隨著長期視訊預測需求提升，研究提出以驚訝為基礎的分層時間抽象模型 SUNTA，透過預測誤差自動切割影片片段，並以自上而下的驚訝指標在無觀測的開環生成中偵測邊界。實驗顯示 SUNTA 在 250 步長預測上保持精準，遠超所有基線在前 10 步即失效的表現。