视频大模型

Pulling The REINS: Training-Free Safety Alignment of Video Diffusion Models via Representation Steering

Pulling The REINS: 通过表示引导实现视频扩散模型的无训练安全对齐

Rohit Kundu, Arindam Dutta, Sarosij Bose, Athula Balachandran, Amit K. Roy-Chowdhury

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； YouTube (Google)（YouTube（谷歌）） 纠错

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

AI总结 提出REINS方法，在推理时通过线性方向引导视频扩散模型的内部表示，实现无训练的安全对齐，避免有害内容生成，且不降低通用能力。

Flash-GRPO: Efficient Alignment for Video Diffusion via One-Step Policy Optimization

Flash-GRPO：通过单步策略优化实现视频扩散的高效对齐

Xiaoxuan He, Siming Fu, Zeyue Xue, Weijie Wang, Ruizhe He, Yuming Li, Dacheng Yin, Shuai Dong, Haoyang Huang, Hongfa Wang, Nan Duan, Bohan Zhuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出Flash-GRPO单步训练框架，通过等时分组和时间梯度校正解决计算瓶颈，在低计算预算下实现优于全轨迹训练的对齐质量和训练效率。

Phys4D: Fine-Grained Physics-Consistent 4D Modeling from Video Diffusion

Phys4D: 从视频扩散模型实现细粒度物理一致的4D建模

Haoran Lu, Shang Wu, Songling Liu, Jianshu Zhang, Maojiang Su, Guo Ye, Chenwei Xu, Lie Lu, Pranav Maneriker, Fan Du, Manling Li, Zhaoran Wang, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） 纠错

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

AI总结 提出Phys4D流水线，通过三阶段训练（伪监督预训练、物理监督微调、强化学习校正）从视频扩散模型学习物理一致的4D世界表示，显著提升细粒度时空与物理一致性。

SierpinskiCam: Camera-Controlled Video Retaking with Sierpinski Triangle Pattern Cues

SierpinskiCam: 基于谢尔宾斯基三角形图案线索的相机控制视频重拍

Suttisak Wizadwongsa, Hyelin Nam, Supasorn Suwajanakorn, Jeong Joon Park

机构 * University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； VISTEC, Thailand（泰国威斯泰克科学技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出SierpinskiCam方法，通过谢尔宾斯基圆顶纹理线索增强几何引导，并引入参考视频条件机制，解决单目视频重拍中相机大角度偏离时的稀疏区域问题，提升相机可控性、几何一致性和视频质量。

Comments 20 pages, 13 figures

AoiZora: Topology-Aware Auto-Parallel Optimization for Inference of Diffusion Transformers

AoiZora: 面向扩散变换器推理的拓扑感知自动并行优化

Kaijian Wang, Yuanyuan Xu, Fanjiang Ye, Ye Cao, Jingwei Zuo, T. S. Eugene Ng, Yarong Mu, Yuke Wang

机构 * Rice University（里士大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 针对扩散变换器推理中的低延迟需求，提出AoiZora编译器，通过拓扑感知的物理布局优化自动并行策略，在TPU子片上实现高达1.42倍的加速。