视频大模型

InsEdit: Towards Instruction-based Visual Editing via Data-Efficient Video Diffusion Models Adaptation

InsEdit：通过数据高效的视频扩散模型适应实现基于指令的视觉编辑

Zhefan Rao, Bin Zou, Haoxuan Che, Xuanhua He, Chong Hou Choi, Yanheng Li, Rui Liu, Qifeng Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Celia Research HK ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文提出InsEdit，基于HunyuanVideo-1.5构建指令式编辑模型，结合Mutual Context Attention机制，仅需少量视频编辑数据即可实现高质量视频编辑，并支持图像编辑。

Comments 13 pages, 10 figures

DiffHDR: Re-Exposing LDR Videos with Video Diffusion Models

DiffHDR：利用视频扩散模型重新暴露LDR视频

Zhengming Yu, Li Ma, Mingming He, Leo Isikdogan, Yuancheng Xu, Dmitriy Smirnov, Pablo Salamanca, Dao Mi, Pablo Delgado, Ning Yu, Julien Philip, Xin Li, Wenping Wang, Paul Debevec

机构 * Eyeline Labs（Eyeline 实验室） ； Netflix 纠错

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

AI总结 DiffHDR通过视频扩散模型的潜在空间将LDR视频转换为HDR，恢复过曝和欠曝区域的真实细节，提升动态范围和再曝光效果。

Comments 28 pages, 13 figures

Generative View Stitching

生成视图拼接

Chonghyuk Song, Michal Stary, Boyuan Chen, George Kopanas, Vincent Sitzmann

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Runway ML 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 本文提出生成视图拼接(GVS)，通过并行采样确保生成场景与预定义相机轨迹一致，解决视频生成中因未来条件缺失导致的碰撞问题，实现稳定且一致的相机引导视频生成。

Comments Published at ICLR 2026. Camera-ready Submission. Project website: https://andrewsonga.github.io/gvs

CoMoVi: Co-Generation of 3D Human Motions and Realistic Videos

CoMoVi：3D人类动作与真实视频的联合生成

Chengfeng Zhao, Jiazhi Shu, Yubo Zhao, Tianyu Huang, Jiahao Lu, Zekai Gu, Chengwei Ren, Zhiyang Dou, Qing Shuai, Yuan Liu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； SCUT（华南理工大学） ； HKU（香港大学） ； MIT（麻省理工学院） ； ZJU（浙江大学） 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CoMoVi框架，通过单个扩散去噪循环同步生成3D人类动作和视频，采用双分支扩散模型实现动作与视频生成的互惠特征交互和3D-2D交叉注意力。

Comments Project Page: https://igl-hkust.github.io/CoMoVi/