视频大模型

SimInsert: Seamless Video Object Insertion via Regional Sparse Attention Fusion

SimInsert: 通过区域稀疏注意力融合实现无缝视频对象插入

Xinyu Chen, Yuyi Qian, Jiang Lin, Shenyi Wang, Gao Wang, Zhiqiu Zhang, Jizhi Zhang, Mingjie Wang, Qiang Tang, Qian Wang, Song Wu, Zili Yi

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（智能科学与技术学院，南京大学） ； JIUTIAN Research（JIUTIAN研究机构） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Zhejiang Sci-Tech University（浙江科技学院） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出SimInsert，一种无需训练的视频对象插入方法，利用图像到视频扩散模型的先验和区域稀疏注意力融合，实现时空一致和交互真实感，在PSNR、SSIM和LPIPS上分别提升18.8%、20.1%和降低44.1%。

Comments Accepted by ICME2026

InfVSR: Toward Consistency-Driven Streaming Generative Video Super-Resolution

InfVSR：迈向一致性驱动的流式生成视频超分辨率

Ziqing Zhang, Kai Liu, Zheng Chen, Xi Li, Yucong Chen, Bingnan Duan, Linghe Kong, Yulun Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出InfVSR，通过自回归单步扩散范式与流式推理，实现长视频的高效、一致超分辨率，速度提升达58倍。

Comments Code and model are available at https://github.com/Kai-Liu001/InfVSR

Diffusion and Flow Matching Models for Tabular Data: A Survey

表格数据的扩散与流匹配模型：综述

Zhong Li, Qi Huang, Lincen Yang, Jiayang Shi, Zhao Yang, Niki van Stein, Thomas Bäck, Matthijs van Leeuwen

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； LIACS, Leiden University（莱顿大学LIACS） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了扩散模型和流匹配模型在表格数据生成、缺失值填补、可信数据生成和异常检测等任务中的应用，分析了数据工程挑战、设计选择、评估维度及开放问题。

Comments We substantially updated the previous version "Diffusion Models for Tabular Data: Challenges, Current Progress, and Future Directions" by including flow matching models for tabular data