视频大模型

ChopGrad: Pixel-Wise Losses for Latent Video Diffusion via Truncated Backpropagation

ChopGrad：通过截断反向传播实现基于像素的潜在视频扩散模型

Dmitriy Rivkin, Parker Ewen, Lili Gao, Julian Ost, Stefanie Walz, Rasika Kangutkar, Mario Bijelic, Felix Heide

机构 * Torc Robotics ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ChopGrad，通过截断反向传播减少视频生成的内存消耗，实现高效的像素级损失微调，适用于视频超分辨率、修复和增强等任务。

Comments Project website: https://light.princeton.edu/chopgrad

Not all tokens contribute equally to diffusion learning

并非所有标记对扩散学习贡献相等

Guoqing Zhang, Lu Shi, Wanru Xu, Linna Zhang, Sen Wang, Fangfang Wang, Yigang Cen

机构 * School of Mechanical Engineering, Guizhou University, Guizhou, China（贵州大学机械工程学院） ； School of Information Science and Technology, Hangzhou Normal University, Zhejiang, China（杭州师范大学信息科学与技术学院） 纠错

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DARE框架，通过分布偏见缓解和空间一致性提升扩散模型的语义引导，解决训练数据长尾分布和交叉注意力空间对齐问题，提升文本到视频生成的准确性和语义对齐性。

MSG Score: Automated Video Verification for Reliable Multi-Scene Generation

MSG Score: 多场景生成的自动化视频验证

Daewon Yoon, Hyeongseok Lee, Wonsik Shin, Sangyu Han, Nojun Kwak

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； Samsung Electronics（三星电子） 纠错

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

AI总结 本文提出MSG Score用于评估长视频生成的叙事和视觉一致性，结合Implicit Insight Distillation解决评估与推理速度的平衡，实现可靠且可扩展的视频生成。

Comments 8 pages, 5 figures, 1 table, Accepted AAAI 2026 CVM workshop