视频大模型

Q-ARVD: Quantizing Autoregressive Video Diffusion Models

Q-ARVD: 对自回归视频扩散模型进行量化

Siao Tang, Xinyin Ma, Gongfan Fang, Xingyi Yang, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； 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(title,abstract)；video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文针对自回归视频扩散模型（ARVD）的量化问题，提出了一种新的框架Q-ARVD，解决了帧间量化敏感度不平衡和权重中异质性异常模式的问题，从而提高了模型效率。

Comments Code: https://github.com/tsa18/Q-ARVD

Mind the Generative Details: Direct Localized Detail Preference Optimization for Video Diffusion Models

注意生成细节：面向视频扩散模型的直接局部化细节偏好优化

Zitong Huang, Kaidong Zhang, Yukang Ding, Chao Gao, Rui Ding, Ying Chen, Wangmeng Zuo

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Alibaba Group - Taobao & Tmall Group（阿里巴巴集团-淘宝 & 天猫集团） 纠错

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

AI总结 本文提出LocalDPO，一种新的后训练框架，通过从真实视频中构建局部偏好对，并在时空区域层面优化对齐，以提高视频生成的质量和人类偏好评分。

Comments Accepted by CVPR 2026

RoPeSLR: 3D RoPE-driven Sparse-LowRank Attention for Efficient Diffusion Transformers

RoPeSLR: 3D RoPE驱动的稀疏低秩注意力用于高效的扩散变换器

Yuxi Liu, Zekun Zhang, Yixiang Cai, Renjia Deng, Yutong He, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出RoPeSLR，一种基于3D RoPE的稀疏低秩注意力框架，旨在解决扩散变换器中长序列生成的高复杂度问题，通过结合高频率语义尖峰集和极低秩背景连续体，实现子二次稀疏性和子线性秩增长，从而在超长视频推理中表现出色。

Preserve, Reveal, Expand: Faithful 4D Video Editing with Region-Aware Conditioning

保留、揭示、扩展：基于区域感知的4D视频编辑

Zhangchi Hu, Wenzhang Sun, Xiangchen Yin, Jiahui Yuan, Chunfeng Wang, Hao Li, Kun Zhan, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto Inc.（利汽车公司） 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PREX框架，通过区域感知分解目标时空体积，解决4D视频编辑中区域保持、揭示和扩展的问题，提升了视频编辑的准确性和稳定性。

Comments 23 pages, 13 figures

Accelerating Video Inverse Problem Solvers with Autoregressive Diffusion Models

用自回归扩散模型加速视频逆问题求解器

Taesung Kwon, Jonghyun Park, Hyungjin Chung, Jong Chul Ye

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； EverEx 纠错

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

AI总结 本文提出自回归视频逆问题求解器（AVIS），通过自回归扩散模型实现流式视频恢复，显著降低初始延迟并提高吞吐量，同时保持高质量的恢复效果，并进一步提出加速变体AVIS Flash，实现更高的吞吐量和更优的效率-性能权衡，为实时部署铺平道路。

Comments Project page is available here: https://avis-project.github.io/

SWoMo: Neuro-Symbolic World Model for Cataract Surgery Simulation

SWoMo：用于白内障手术模拟的神经符号世界模型

Ssharvien Kumar Sivakumar, Akwele Johnson, Anirudh Dhingra, Yannik Frisch, Ghazal Ghazaei, Anirban Mukhopadhyay

机构 * Technical University Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Carl Zeiss AG（蔡司股份有限公司） ； AICM, Medical Faculty of Heidelberg University（海德堡大学医学院） 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SWoMo，一种用于白内障手术模拟的神经符号世界模型，通过分离运动生成与视觉真实性，结合规则基模拟器和场景图表示来建模运动动态和工具-组织交互，同时使用扩散模型生成逼真的视觉效果，从而提升手术模拟的真实性和临床适用性。