视频大模型

Through the PRISM: Preference Representation in Intermediate States of Video Diffusion Models

通过PRISM：视频扩散模型中间状态中的偏好表示

Haoxuan Wu, Lai Man Po, Mengyang Liu, Kun Li, Hongzheng Yang, Wei Liu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Video Rebirth ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 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 提出PRISM方法，利用冻结的视频扩散骨干网络和轻量级查询聚合头从噪声潜变量中解码偏好信号，实现高精度偏好预测和噪声鲁棒性，支持早期最佳采样以降低计算成本并提升视频质量。

VideoSketcher: Sequential Sketch Generation Using Video Model Priors

VideoSketcher：利用视频模型先验的序列草图生成

Hui Ren, Yuval Alaluf, Omer Bar Tal, Alexander Schwing, Antonio Torralba, Yael Vinker

机构 * MIT（麻省理工学院） 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VideoSketcher方法，结合LLM的语义规划与视频扩散模型的时序渲染，通过两阶段微调从少量样本学习笔画顺序与风格，生成高质量序列草图。