视频大模型

Salt: Self-Consistent Distribution Matching with Cache-Aware Training for Fast Video Generation

Salt：基于缓存感知训练的自一致分布匹配用于快速视频生成

Xingtong Ge, Yi Zhang, Yushi Huang, Dailan He, Xiahong Wang, Bingqi Ma, Guanglu Song, Yu Liu, Jun Zhang

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Vivix Group Limited（Vivix集团有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Salt方法，通过自一致分布匹配和缓存感知训练，提升低推理预算下的视频生成质量，兼容多种KV缓存机制。

Comments Accepted by ECCV 2026

Moiré Video Authentication: A Physical Signature Against AI Video Generation

摩尔视频认证：一种对抗AI视频生成的物理签名

Yuan Qing, Kunyu Zheng, Lingxiao Li, Boqing Gong, Chang Xiao

机构 * Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于物理现象的视频认证方法，利用摩尔效应产生独特的视觉特征，通过分析视频中摩尔条纹的相位和位移关系，区分真实与AI生成视频。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page and code: https://yuanqing-ai.github.io/physical_video_signature/

Divide and Conquer: Decoupled Representation Alignment for Multimodal World Models

分而治之：多模态世界模型的解耦表示对齐

Junyuan Xiao, Dingkang Liang, Xin Zhou, Yixuan Ye, Tongtong Su, Guangmo Yi, Bin Xia, Qiang Lyu, Shurui Shi, Jun Huang, Jianlou Si, Wenming Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； CSU（中南大学） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出M²-REPA方法，通过解耦扩散模型中间表示中的模态特定特征并与对应的专家基础模型对齐，实现多模态视频生成中多种基础模型先验的充分利用，显著提升视觉质量和长期一致性。

Comments Accepted to ECCV 2026

From Synchrony to Sequence: Exo-to-Ego Generation via Interpolation

从同步到序列：通过插值实现外视角到视角的视频生成

Mohammad Mahdi, Nedko Savov, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool

机构 * 1 INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski” 纠错

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

AI总结 本文提出Syn2Seq-Forcing方法，通过插值生成连续信号解决外视角到视角视频生成中的时空和几何断点问题，提升扩散模型在跨视角视频合成中的性能。

Next-Frame Decoding for Ultra-Low-Bitrate Image Compression with Video Diffusion Priors

利用视频扩散先验的超低比特率图像压缩的下一帧解码

Yunuo Chen, Chuqin Zhou, Jiangchuan Li, Xiaoyue Ling, Bing He, Jincheng Dai, Li Song, Guo Lu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出一种超低比特率图像压缩新范式，通过定义紧凑锚帧作为中间状态，利用预训练视频扩散模型将解码转化为下一帧预测，在保持语义的同时丢弃高频细节，相比DiffC在CLIC2020上节省超50%比特率并实现5倍解码加速。

Comments Accepted by ECCV 2026

Mixture of Distributions Matters: Dynamic Sparse Attention for Efficient Video Diffusion Transformers

分布混合至关重要：面向高效视频扩散Transformer的动态稀疏注意力

Yuxi Liu, Yipeng Hu, Zekun Zhang, Kunze Jiang, Kun Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出MOD-DiT框架，通过两阶段动态稀疏注意力（利用早期去噪先验和分布混合线性近似预测掩码，结合在线块掩码策略）在无需采样的情况下实现高效视频生成，显著加速并保持质量。

End-to-End Training for Autoregressive Video Diffusion via Self-Resampling

通过自重采样实现自回归视频扩散的端到端训练

Yuwei Guo, Ceyuan Yang, Hao He, Yang Zhao, Meng Wei, Zhenheng Yang, Weilin Huang, Dahua Lin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ByteDance Seed（字节跳动Seed） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出自回归视频扩散模型的端到端训练框架Resampling Forcing，通过自重采样模拟推理错误，结合稀疏因果掩码和动态历史路由，实现长视频生成的时间一致性。

Comments Project Page: https://guoyww.github.io/projects/resampling-forcing/

DriveVA: Video Action Models are Zero-Shot Drivers

DriveVA: 视频动作模型是零样本驱动器

Mengmeng Liu, Diankun Zhang, Jiuming Liu, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Guang Chen, Hangjun Ye, Michael Ying Yang, Francesco Nex, Hao Cheng

机构 * University of Twente（特温特大学） ； Xiaomi EV（小米电动汽车） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Bath（巴斯大学） 纠错

专题命中 动作与事件理解 ：video generation(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 DriveVA提出了一种新的自动驾驶世界模型，通过共享潜在生成过程联合解码未来视觉预测和动作序列，提升跨数据集和传感器配置的泛化能力，减少碰撞率和误差。

Comments Accepted to ECCV 2026. 30 pages, 12 figures, 11 tables

TCMA: Text-Conditioned Multi-granularity Alignment for Drone Cross-Modal Text-Video Retrieval

TCMA：面向无人机跨模态文本-视频检索的文本条件多粒度对齐

Zixu Zhao, Yang Zhan, Yunhao Li, Yan Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 视频数据与评测 ：text-to-video(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 针对无人机视频检索中数据集粗粒度、冗余标注问题，构建细粒度多样化标注数据集DVTMD，并提出文本条件多粒度对齐框架TCMA，实现全局-局部多层级对齐，在无人机文本-视频检索任务上达到最优性能。