视频大模型

OpenCoF: Learning to Reason Through Video Generation

OpenCoF：通过视频生成学习推理

Xinyan Chen, Ziyu Guo, Renrui Zhang, Dongzhi Jiang, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CUHK IMIXR（香港中文大学IMIXR） 纠错

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

AI总结 研究针对视频生成中帧链推理缺乏多样监督和专门设计的问题，引入OpenCoF框架，含OpenCoF - 17K数据集和Wan - CoF模型。通过实验探索先进设计，发现视频推理需广泛时间监督和明确机制，还开源相关资源促进研究。

Comments Project Page: https://opencof.github.io/

SAGA: Stable Acceleration Guidance for Autoregressive Video Generation

SAGA：自回归视频生成的稳定加速引导

Thanh-Nhan Vo, Trong-Thuan Nguyen, Trung-Hoang Le, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran

机构 * University of Science, VNU-HCM（越南胡志明市国家大学） ； Vietnam National University（越南国家大学） ； University of Dayton（Dayton 大学） 纠错

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

AI总结 研究自回归视频生成中因重复使用潜在变量致时间误差问题，提出SAGA方法，它整合加速域频谱引导目标与初始化策略，无需训练可直接用于现有模型，能提升时间质量、减少时间不稳定性并保持视觉保真度。

OPSD-V: On-Policy Self-Distillation for Post-Training Few-Step Autoregressive Video Generators

OPSD-V：用于训练后少步自回归视频生成器的策略内自蒸馏

Hongyu Liu, Chun Wang, Feng Gao, Xuanhua He, Yue Ma, Ziyu Wan, Yong Zhang, Xiaoming Wei, Qifeng Chen

机构 * Meituan（美团） ； HKUST（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 研究针对训练后少步自回归视频生成器存在的问题，提出OPSD-V策略内自蒸馏范式。通过引入真实长视频数据提供监督，学生和教师模型按特定方式运行，应用该范式于相关模型后，实验及用户研究表明其在多方面有改进且更受青睐。

Comments Project page: https://meigen-ai.github.io/OPSD-V ; Code: https://github.com/MeiGen-AI/OPSD-V

Unlocking Temporal Generalization in Hamiltonian Video Dynamics Models

解锁哈密顿视频动力学模型中的时间泛化

Eli Laird, Corey Clark

机构 * Department of Computer Science, Southern Methodist University（南卫理公会大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究世界模型在可变时间分辨率下预测动力学的问题，利用哈密顿生成网络（HGN），指出其在非保守环境中时间泛化失效的问题及原因，通过针对性修复实现稳定动力学预测，推荐连续时间视频生成中时间泛化的策略。

Comments To appear in the 1st Workshop on Physics-Aware Video Generation and Restoration at the 28th International Conference on Pattern Recognition

Open-ended Multi-agent Autocurricula via Visual Inspection of Policies with Multi-modal LLMs

通过多模态大语言模型对策略进行视觉检查实现开放式多智能体自动课程

Lorenzo Pantè, Andrea Fanti, Roberto Capobianco

机构 * Sapienza University of Rome（罗马第一大学） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

专题命中 视频生成 ：video language model(abstract)

AI总结 研究强化学习中开放式多智能体自动课程设计难题，提出通过策略视觉检查（VIP）利用视频语言模型处理视频并提供课程建议，经星际争霸多智能体挑战赛实证，显示该方法能生成更有效课程。