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不可忽视的是，确保传入 torch.onnx.export 的示例输入都有明确 dtype（不要传 None 或 Python 原始标量），例如 tensor.float（）. cuda()、indices.long().cuda()。。关于这个话题，超级权重提供了深入分析
与此同时，第三类是时序逻辑的一致性。视频不是一组彼此独立的图片，而是一条有因果关系的时间链：第 3 秒的画面必须建立在第 2 秒的基础上。但当前的扩散模型把时间当作一个潜在的数学维度来处理。它在生成第 N 帧时，没有内部机制去「记住」前面伸了几根手指、下一步该加 1。时间一长，前后就对不上了。
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