视频大模型

We'll Fix it in Post: Improving Text-to-Video Generation with Neuro-Symbolic Feedback

事后修复：通过神经符号反馈改进文本到视频生成

Minkyu Choi, S P Sharan, Harsh Goel, Sahil Shah, Sandeep Chinchali

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文提出NeuS-E框架，通过神经符号反馈提升文本到视频生成的语义和时间一致性，实验显示其在多种提示下提升了40%的对齐度。

Reward-Forcing: Autoregressive Video Generation with Reward Feedback

基于奖励的强制：利用奖励反馈的自回归视频生成

Jingran Zhang, Ning Li, Yuanhao Ban, Andrew Bai, Justin Cui

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种利用奖励信号指导生成的自回归视频生成方法，提升了生成效率和可扩展性，实验表明其性能与现有自回归模型相当，甚至在某些情况下超越了双向模型。

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HairOrbit: Multi-view Aware 3D Hair Modeling from Single Portraits

HairOrbit: 从单人像中基于多视角的3D毛发建模

Leyang Jin, Yujian Zheng, Bingkui Tong, Yuda Qiu, Zhenyu Xie, Hao Li

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； SSE, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） ； Pinscreen 纠错

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

AI总结 本文提出HairOrbit框架，利用视频生成模型的3D先验知识，将单视角毛发重建转化为校准的多视角重建任务，并设计两阶段毛发生长算法，实现高质量的3D毛发合成。

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