视频大模型

DisCa: Accelerating Video Diffusion Transformers with Distillation-Compatible Learnable Feature Caching

DisCa：通过与知识蒸馏兼容的可学习特征缓存加速视频扩散变换器

Chang Zou, Changlin Li, Yang Li, Patrol Li, Jianbing Wu, Xiao He, Songtao Liu, Zhao Zhong, Kailin Huang, Linfeng Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯文英） ； Xidian University（西安电子科技大学） 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 本文提出一种与知识蒸馏兼容的可学习特征缓存机制，用于加速视频扩散变换器，通过轻量级可学习神经预测器提升高维特征演化过程的准确性，并采用保守的受限均值流方法实现更稳定无损的知识蒸馏，从而将加速边界推至11.8倍同时保持生成质量。

Comments 18 pages, 8 figures; cvpr2026 paper

Latent-Compressed Variational Autoencoder for Video Diffusion Models

视频扩散模型的潜在压缩变分自编码器

Jiarui Guan, Wenshuai Zhao, Zhengtao Zou, Juho Kannala, Arno Solin

机构 * Aalto University（阿alto大学） ； ELLIS Institute Finland（ELLIS研究所芬兰） ； University of Oulu（奥卢大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种潜在压缩方法，通过去除视频潜在表示中的高频成分而非直接减少通道数，提升视频生成质量与压缩效率。

Comments Accepted to CVPR 2026 findings

RainFusion2.0: Temporal-Spatial Awareness and Hardware-Efficient Block-wise Sparse Attention

RainFusion2.0: 基于时序-空间感知与硬件高效性的块状稀疏注意力

Aiyue Chen, Yaofu Liu, Junjian Huang, Guang Lian, Yiwu Yao, Wangli Lan, Jing Lin, Zhixin Ma, Tingting Zhou

机构 * Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 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RainFusion2.0，通过块状均值代表token预测稀疏掩码、时空感知token排列及首帧sink机制，实现视频和图像生成模型的高效稀疏注意力，实验表明在保持视频质量的同时，达到80%的稀疏度和1.5~1.8倍的加速效果。

Flow marching for a generative PDE foundation model

基于生成PDE基础模型的流推进

Zituo Chen, Sili Deng

机构 * Department of Mechanical Engineering（机械工程系） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 视频扩散模型 ：video diffusion(abstract)

AI总结 本文提出Flow Marching算法，结合物理动力学误差分析，构建生成PDE基础模型，通过联合采样噪声和时间步长，学习统一速度场以减少长期漂移并实现不确定性感知的生成。同时引入P2VAE和FMT提升效率，实现大规模预训练。

Comments This work has been substantially expanded and superseded by arXiv:2602.11229