视频大模型

Accelerating Diffusion-based Video Editing via Heterogeneous Caching: Beyond Full Computing at Sampled Denoising Timestep

通过异构缓存加速基于扩散的视频编辑：超越采样去噪时间步的全计算

Tianyi Liu, Ye Lu, Linfeng Zhang, Chen Cai, Jianjun Gao, Yi Wang, Kim-Hui Yap, Lap-Pui Chau

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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HetCache框架，通过利用扩散基于掩码视频到视频生成中的异构性，减少冗余注意力运算，提升视频编辑效率与质量。

Comments 10 pages, 6 figures, accepted by CVPR2026

Fast3Dcache: Training-free 3D Geometry Synthesis Acceleration

Fast3Dcache: 无训练3D几何合成加速

Mengyu Yang, Yanming Yang, Chenyi Xu, Chenxi Song, Yufan Zuo, Tong Zhao, Ruibo Li, Chi Zhang

机构 * AGI Lab, Westlake University（西溪大学AGI实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科学与技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Fast3Dcache，一种无训练的几何感知缓存框架，通过动态缓存调度和时空稳定性准则，显著加速3D扩散模型推理，同时保持几何精度。

Comments Accepted by CVPR 2026; Project page: https://fast3dcache-agi.github.io