Affiliation：the University of Tokyo

Abstract：動画生成にSSMを用いた場合の挙動を確認する．そのために動画拡散モデルのアーキテク チャにSSMを用いたものを学習させる．この実験の結果，SSMsを用いた場合，既存の動画 生成モデルよりも計算効率が良いことが判明した．

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（International conference paper）

• Yuta Oshima, Shohei Taniguchi, Masahiro SuzukiandYutaka Matusuo.SSM Meets Video DiffusionModels: Efficient Video Generationwith Structured State Spaces. In The 12th International Conference on Learning Representations (ICLR2024) PML4LRS. 論文番号なし . Vienna, Austria.May, 2024. ( ポスター (Top 50%of accepted papers, clear accept) ，査読あり)

（Domestic conference/wokrshop）

• 大島佑太，谷口尚平，鈴木雅大，松尾豊. 状態空間モデルを用いたメモリ効率的な動画生成拡散モデル． 2024 年度人工知能学会全国大会 ( 第 38 回) ．口頭発表番号3D1-GS-2-05 ．浜松． 2024 年5 月． ( 口頭，査読なし )