视频大模型

TetherCache: Stabilizing Autoregressive Long-Form Video Generation with Gated Recall and Trusted Alignment

TetherCache: 基于门控召回与可信对齐的自回归长视频生成稳定性方法

Yu Meng, Xiangyang Luo, Letian Li, Wenyuan Jiang, Chen Gao, Xinlei Chen, Yong Li, Xiao-Ping Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； D-INFK, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；video diffusion(abstract)；long video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出TetherCache，一种无需训练、即插即用的缓存管理策略，通过门控召回（GRAB）和可信对齐编辑（TAME）缓解自回归视频扩散模型中的上下文漂移，实现稳定长视频生成。

Comments 17 pages, 8 figures

ReFree: Towards Realistic Co-Speech Video Generation via Reward-Free RL and Multilevel Speech Guidance

ReFree: 通过无奖励强化学习和多级语音引导实现逼真的共语音视频生成

Salaheldin Mohamed, M. Hamza Mughal, Rishabh Dabral, Christian Theobalt

机构 * Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎高等电信学院，巴黎综合理工学院） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ReFree-S2V框架，利用流匹配和预训练视频生成模型，通过多级语音表示和可学习选择器实现精细唇同步与自然表情，并引入无奖励强化学习生成自然头部运动，在唇同步准确性和自然度上达到最优。

CineDance: Towards Next-Generation Multi-Shot Long-Form Cinematic Audio-Video Generation

CineDance: 迈向下一代多镜头长片电影级音视频生成

Yuheng Chen, Teng Hu, Yuji Wang, Qingdong He, Zhucun Xue, Qianyu Zhou, Jason Li, Lizhuang Ma, Jiangning Zhang, Dacheng Tao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CineDance-1M大规模多镜头长片音视频数据集，通过三阶段筛选流程和CineBench评估体系，实现高质量联合生成。

Helping Figures Tell their Story! Paper-Grounded Video Generation Explaining Complex Scientific Figures

帮助图表讲述它们的故事！基于论文的视频生成解释复杂科学图表

Ishani Mondal, Javad Baghirov, Jordan Boyd-Graber

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市分校） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(title,abstract)

AI总结 提出MINARD流水线，从图表及其论文生成基于区域分解的叙述性视频，并发布FigTalk基准，在自动和人工评估中优于现有方法。

Comments Webpage: https://minard.vercel.app/

OmniDirector: General Multi-Shot Camera Cloning without Cross-Paired Data

OmniDirector: 无需配对数据的通用多镜头相机克隆

Jiwen Liu, Shujuan Li, Zhixue Fang, Xiaohan Li, Yan Zhou, Zijie Meng, Zhimin Zhang, Yawen Luo, Guoxin Zhang, Yu-Shen Liu, Pengfei Wan

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 视频生成 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出OmniDirector框架，通过将相机参数编码为网格运动视频，并利用百万级配对数据训练，实现无需交叉配对数据的多镜头相机运动克隆，具备卓越的控制性能。

Comments 12 pages, 8 figures