视频大模型

PreciseCache: Precise Feature Caching for Efficient and High-fidelity Video Generation

PreciseCache: 用于高效且高保真的视频生成的精确特征缓存

Jiangshan Wang, Kang Zhao, Jiayi Guo, Jiayu Wang, Hang Guo, Chenyang Zhu, Xiu Li, Xiangyu Yue

机构 * MMLab, CUHK（香港中文大学MMLab） ； Tsinghua University（清华大学） ； Tongyi Lab, Alibaba（阿里巴巴通义实验室） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 PreciseCache通过精确检测和跳过冗余计算，实现视频生成的高效且高质量推理。

Comments ICLR 2026

BindWeave: Subject-Consistent Video Generation via Cross-Modal Integration

BindWeave：通过跨模态整合实现主体一致的视频生成

Zhaoyang Li, Dongjun Qian, Kai Su, Qishuai Diao, Xiangyang Xia, Chang Liu, Wenfei Yang, Tianzhu Zhang, Zehuan Yuan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； ByteDance（字节跳动） ； National Key Laboratory of Deep Space Exploration, Deep Space Exploration Laboratory（国家深空探测重点实验室，深空探测实验室） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 BindWeave通过跨模态整合解决主体一致视频生成难题，利用MLLM-DiT框架提升生成视频的主体一致性和自然度。

Comments Accepted by ICLR 2026

Arbitrary Generative Video Interpolation

任意生成视频插值

Guozhen Zhang, Haiguang Wang, Chunyu Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Limin Wang

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ArbInterp提出了一种可灵活调整时间戳和长度的视频帧插值框架，通过时间戳感知旋转位置嵌入和外观-运动解耦策略，实现更高效的生成与更流畅的时空过渡。

Comments ICLR 2026