视频大模型

Steering Video Diffusion Transformers with Massive Activations

通过大规模激活引导视频扩散变换器

Xianhang Cheng, Yujian Zheng, Zhenyu Xie, Tingting Liao, Hao Li

机构 * MBZUAI 纠错

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

AI总结 研究视频扩散变换器中大规模激活的作用，提出STAS方法通过引导首帧和边界token的激活值提升视频生成质量与时间一致性。

Motion-Adaptive Temporal Attention for Lightweight Video Generation with Stable Diffusion

面向轻量视频生成的运动自适应时间注意力机制

Rui Hong, Shuxue Quan

机构 * George Mason University（乔治·玛森大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出基于冻结Stable Diffusion模型的运动自适应时间注意力机制，通过动态调整时间注意力接收域，实现高运动序列局部关注与低运动序列全局关注，仅增加25.8M参数即在WebVid验证集上取得竞争性结果。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables. Published at IS&T Electronic Imaging 2026, GENAI Track

Journal ref IS&T Electronic Imaging 2026, GENAI Track

TAPESTRY: From Geometry to Appearance via Consistent Turntable Videos

TAPESTRY：从几何到外观 via 一致的旋转台视频

Yan Zeng, Haoran Jiang, Kaixin Yao, Qixuan Zhang, Longwen Zhang, Lan Xu, Jingyi Yu

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Deemos Technology（德莫斯科技） 纠错

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

AI总结 TAPESTRY通过基于显式3D几何的视频扩散方法生成高保真旋转台视频，用于驱动纹理合成和神经渲染，实现高质量3D重建。

World Reconstruction From Inconsistent Views

从不一致视角重建世界

Lukas Höllein, Matthias Nießner

机构 * Technical University of Munich, Germany（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种非刚性对齐方法，通过全局一致坐标框架生成清晰点云，提升视频扩散模型在3D世界重建中的性能。

Comments project website: https://lukashoel.github.io/video_to_world video: https://www.youtube.com/watch?v=qXnUwhVmBzA code: https://github.com/lukasHoel/video_to_world