视频大模型

The Seriality Gap in Video Diffusion Models

视频扩散模型中的序列性差距

Jorge Diaz Chao, Konpat Preechakul, Yuxi Liu, Yutong Bai

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究视频扩散模型在多球动力学实验中的表现，发现其存在序列性差距，即任务所需串行计算与模型去噪循环不匹配，增加有效串行计算的方法可提升性能，还证明去噪步骤在串行推理和模拟任务上有结构障碍。

Comments Jorge Diaz Chao and Konpat Preechakul contributed equally. 24 pages, 12 figures, and 5 tables. Project page: https://seriality-gap.jdiazchao.com

LVMark: Robust Watermark for Latent Video Diffusion Models

LVMark：用于潜在视频扩散模型的鲁棒水印

Youngdong Jang, MinHyuk Jang, JaeHyeok Lee, Feng Yang, Gyeongrok Oh, Jongheon Jeong, Sangpil Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea（人工智能系，韩国大学，首尔02841，大韩民国） ； Google DeepMind, Mountain View, CA 94043, USA（谷歌DeepMind，山景城，加利福尼亚州94043，美国） 纠错

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

AI总结 针对视频扩散模型现有水印方法的局限，提出LVMark方法，通过学习相邻帧一致性设计新颖水印解码器，结合小波域低频分量与视频颜色特征确保解码准确，训练潜在解码器保持视觉保真，平衡视觉质量与比特精度，实现高容量鲁棒水印嵌入。