视频大模型

SIGMark: Scalable In-Generation Watermark with Blind Extraction for Video Diffusion

SIGMark: 用于视频扩散模型的可扩展生成内水印与盲提取

Xinjie Zhu, Zijing Zhao, Hui Jin, Qingxiao Guo, Yilong Ma, Yunhao Wang, Xiaobing Guo, Weifeng Zhang

机构 * Lenovo Research（联想研究院） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title,abstract)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SIGMark是一种用于视频扩散模型的可扩展生成内水印框架，通过盲提取技术实现无损水印并提升鲁棒性。

Comments Accepted to ICLR 2026

Model Already Knows the Best Noise: Bayesian Active Noise Selection via Attention in Video Diffusion Model

模型已知最佳噪声：通过注意力的贝叶斯主动噪声选择在视频扩散模型中

Kwanyoung Kim, Sanghyun Kim

机构 * Department of AI Convergence, Gwangju Institute of Science and Technology (GIST)（人工智能融合系，光州科学技术院） ； Samsung Research（三星研究所） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title,abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 通过注意力机制的贝叶斯主动噪声选择方法，提升视频扩散模型的生成质量与时间一致性。

Comments Cam ready version of ICLR 26

Frame Guidance: Training-Free Guidance for Frame-Level Control in Video Diffusion Models

帧引导：基于帧级信号的无训练引导用于视频扩散模型的可控生成

Sangwon Jang, Taekyung Ki, Jaehyeong Jo, Jaehong Yoon, Soo Ye Kim, Zhe Lin, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国国立科学技术院） ； NTU Singapore（南洋理工大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(title)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 帧引导通过帧级信号实现无训练的视频生成控制，支持多种任务如关键帧引导、风格化和循环，无需训练即可生成高质量视频。

Comments ICLR 2026. Project page: https://frame-guidance-video.github.io/

CamDirector: Towards Long-Term Coherent Video Trajectory Editing

CamDirector: 向长期一致的视频轨迹编辑迈进

Zhihao Shi, Kejia Yin, Weilin Wan, Yuhongze Zhou, Yuanhao Yu, Xinxin Zuo, Qiang Sun, Juwei Lu

机构 * McMaster University（麦克 master 大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Concordia University（Concordia 大学） ； MBZUAI 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 CamDirector通过混合变形方案和历史引导的自回归扩散模型，实现长期一致的视频轨迹编辑，并提出新的VTE基准iPhone-PTZ。

Scale-wise Distillation of Diffusion Models

扩散模型的分层蒸馏

Nikita Starodubcev, Ilya Drobyshevskiy, Denis Kuznedelev, Artem Babenko, Dmitry Baranchuk

机构 * Yandex Research（Yandex研究院） ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SwD通过分层蒸馏框架提升扩散模型效率，引入MMD补丁级目标改进收敛性，实现更快采样和更高性能

Compositional Visual Planning via Inference-Time Diffusion Scaling

通过推理时扩散缩放进行组合式视觉规划

Yixin Zhang, Yunhao Luo, Utkarsh Aashu Mishra, Woo Chul Shin, Yongxin Chen, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)

AI总结 本文提出通过推理时扩散缩放进行组合式视觉规划，利用Tweedie估计强制边界一致，实现长时间范围的稳定规划。