视频大模型

ACID: Adaptive Caching for vIDeo generation

ACID：用于视频生成的自适应缓存

Om Agrawal, Saurabh Agarwal, Aditya Akella

机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究视频扩散模型推理慢问题，提出ACID自适应缓存方法，通过监测漂移信号变化动态切换阈值，无需重新训练，可插入现有缓存方法，实验证明其能显著提升推理速度且质量退化可忽略。

Comments 16 pages, 12 figures

CODA: Algorithm-Hardware Co-design for Edge Video Diffusion via NMP-Enabled Compute-Cache Operator Disaggregation

CODA：通过启用NMP的计算-缓存算子分解实现边缘视频扩散的算法-硬件协同设计

Yuanpeng Zhang, YuXuan Wu, Yitong Xiao, Chenhao Xue, Yi Ren, Cong Li, Yihan Yin, Dimin Niu, Guangyu Sun

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

AI总结 研究在边缘设备部署视频扩散模型时速度慢的问题，提出CODA架构，通过计算-缓存算子分解，分离计算与缓存路径、重组缓存活动并利用分支独立性，实现端到端加速和能源效率提升，且保持生成质量。

Comments 15 pages, 14 figures, accepted to the 59th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2026)

FlashDecoder: Real-Time Latent-to-Pixel Streaming Decoder with Transformers

FlashDecoder：基于Transformer的实时潜空间到像素流解码器

Minguk Kang, Suha Kwak

机构 * Pika Labs（皮卡实验室） ； POSTECH（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对实时视频生成中潜视频扩散模型解码慢、内存占用大的问题，提出FlashDecoder，一种基于Transformer的纯视频解码器，通过滚动KV缓存和顺序处理帧实现快速解码，在重建质量匹配卷积解码器的同时大幅提升速度并减少内存占用。

Comments CVPR2026

Hierarchical Denoising For Multi-Step Visual Reasoning

用于多步视觉推理的分层去噪

Zezhong Qian, Xiaowei Chi, Chak-Wing Mak, Tianze Zhou, Ruibin Yuan, Yuhan Rui, Hengzhe Sun, Zhuoqun Wu, Yuming Li, Siyuan Qian, Sirui Han, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院多媒体信息处理技术国家重点实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Fuzhou University（福州大学） ； Muka Robotics（木卡机器人） 纠错

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

AI总结 研究针对视频模型多步推理不足的问题，提出HDR框架，通过树形层次结构和稀疏分层注意力模式进行多步推理，在新基准测试中提升了成功率和进度，推理更快，数据效率更高，在机器人实验中展现潜力。

Uni-AdaVD: Universal Concept Erasure for Visual Generation via Orthogonal Value Decomposition

Uni-AdaVD：通过正交值分解实现视觉生成的通用概念擦除

Qifan Zhou, Yuan Wang, Yanbin Hao, Xiang Wang, Kuien Liu, Richang Hong, Meng Wang

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence and Data Science, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学人工智能与数据科学学院） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 针对视觉生成模型吸收不良概念问题，提出Uni-AdaVD框架，将多模态注意力值空间作为干预空间，结合正交值分解与自适应擦除移位抑制目标语义方向，实验证明其在单多概念擦除且保留非目标先验方面性能强大，为视觉生成模型提供安全机制。