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AI 大模型

视频大模型

视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。

2026-03-05 至 2026-03-05 共收录 4 信号源:cs.CV, eess.IV, cs.MM

1. 视频扩散模型 4 篇

2508.12880 2026-03-05 cs.CV 70%

Stochastic Self-Guidance for Training-Free Enhancement of Diffusion Models

扩散模型训练无关增强的随机自引导

Chubin Chen, Jiashu Zhu, Xiaokun Feng, Nisha Huang, Chen Zhu, Meiqi Wu, Fangyuan Mao, Jiahong Wu, Xiangxiang Chu, Xiu Li

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

AI总结 本文提出S$^2$-Guidance方法,通过随机块丢弃构建子网络,提升扩散模型在文本到图像和视频生成任务中的性能。

Comments Accepted by ICLR 2026

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2603.04338 2026-03-05 cs.CV 57%

ArtHOI: Articulated Human-Object Interaction Synthesis by 4D Reconstruction from Video Priors

ArtHOI: 通过视频先验进行4D重建的可变形人-物交互合成

Zihao Huang, Tianqi Liu, Zhaoxi Chen, Shaocong Xu, Saining Zhang, Lixing Xiao, Zhiguo Cao, Wei Li, Hao Zhao, Ziwei Liu

机构 * School of AIA, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学人工智能学院) the S-Lab, Nanyang Technological University (NTU)(南洋理工大学S实验室) the Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)(北京人工智能研究院) Zhejiang University (ZJU)(浙江大学) the Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University (THU)(清华大学人工智能产业研究院)

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

AI总结 ArtHOI通过4D重建从视频先验生成可变形人-物交互,提升接触精度和物理合理性。

Comments Project Page: https://arthoi.github.io/

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2511.16957 2026-03-05 cs.CV 57%

MatPedia: A Universal Generative Foundation for High-Fidelity Material Synthesis

MatPedia: 一种通用生成基础,用于高保真材料合成

Di Luo, Shuhui Yang, Mingxin Yang, Jiawei Lu, Yixuan Tang, Xintong Han, Zhuo Chen, Beibei Wang, Chunchao Guo

机构 * Nankai University(南开大学) Tencent Hunyuan(腾讯文言) Xi’an Jiaotong University(西安交通大学) Nanjing University(南京大学)

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

AI总结 MatPedia是一种基于联合RGB-PBR表示的生成模型,能够统一处理多种材料生成任务,实现高质量的高保真材料合成。

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2410.08184 2026-03-05 cs.CV 57%

Scaling Laws For Diffusion Transformers

扩散变换器的扩展定律

Zhengyang Liang, Hao He, Ceyuan Yang, Bo Dai

机构 * University of Toronto(多伦多大学) Vector Institute(向量研究所) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学) The University of Hong Kong(香港大学)

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

AI总结 本文研究了扩散变换器的扩展定律,通过实验验证了模型大小、数据需求与计算预算之间的幂律关系,并展示了预训练损失与生成性能的一致性,为模型性能和数据质量评估提供了可预测的基准。

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