视频大模型

Sketch2Motion: Text-driven 2D Sketch to 3D Animation via Diffusion-guided Skeleton Optimization

Sketch2Motion: 文本驱动的二维草图到三维动画的扩散引导骨架优化

Gaurav Rai, Ojaswa Sharma

机构 * Graphics Research Group, IIIT Delhi（IIIT德里图形研究组） 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 提出Sketch2Motion框架，结合扩散模型和骨架优化，将二维草图转化为三维动画，无需配对运动数据，支持多种角色类型。

LESA: Learnable Stage-Aware Predictors for Diffusion Model Acceleration

LESA: 可学习的阶段感知预测器用于扩散模型加速

Peiliang Cai, Jiacheng Liu, Haowen Xu, Xinyu Wang, Chang Zou, Linfeng 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 generation(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对扩散模型计算开销大、现有缓存策略难以适应去噪过程阶段动态变化的问题，提出基于两阶段训练的可学习阶段感知预测器框架，利用KAN网络学习时序特征映射并采用多阶段多专家架构，在保持高质量生成的同时实现显著加速。

Comments Accepted to CVPR 2026

Accelerating Diffusion Sampling via Exploiting Local Transition Coherence

利用局部转移一致性加速扩散采样

Shangwen Zhu, Han Zhang, Zhantao Yang, Qianyu Peng, Zhao Pu, Huangji Wang, Fan Cheng

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 generation(abstract)；text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出一种无需训练的加速方法LTC-Accel，通过利用相邻步骤间转移算子的统计关系来估计当前转移算子，从而加速文本到图像和视频的扩散采样，兼容多种网络结构和现有加速技术。

HarmoVid: Relightful Video Portrait Harmonization

HarmoVid: 可重光照的视频人像协调

Jun Myeong Choi, Jae Shin Yoon, Luchao Qi, Roni Sengupta, Joon-Young Lee

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出一种基于视频扩散模型和光照去闪烁方法，实现前景视频与目标背景场景在阴影、色调和光照强度上的协调，解决视频时域抖动问题。

Comments CVPR 2026