视频大模型

FVAttn: Adaptive Sparse Attention with Runtime Load Balancing for Video Generation

FVAttn：用于视频生成的具有运行时负载均衡的自适应稀疏注意力

Hao Liu, Chenghuan Huang, Ye Huang, Zhiying Wen, Hao Liu, Mohan Zhang, Chen Li, Ziyang Ma, Jing Lyu, Jiangsu Du

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究视频生成中自注意力瓶颈问题，提出FVAttn方法，通过Top-$p$路由等技术及运行时负载均衡等策略，提升自适应稀疏注意力分布式执行效率，降低负载不平衡，实现注意力和推理加速，且视频质量有竞争力。

PE-Field 4D: Video Generation Models as Canvas

PE-Field 4D：作为画布的视频生成模型

Yunpeng Bai, Haoxiang Li, Qixing Huang

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Pixocial Technology（皮克社交科技） 纠错

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

AI总结 研究视频生成中扩散变换器控制场景几何形状的挑战，通过重新审视位置编码作用，引入几何感知交叉注意力机制及相关编码方案，构建可控视频生成框架，提升视点相关编辑任务的空间可控性且保留模型生成先验。

GeCo: Evaluating Geometric Consistency for Video Generation via Motion and Structure

GeCo：通过运动和结构评估视频生成的几何一致性

Leslie Gu, Junhwa Hur, Charles Herrmann, Fangneng Zhan, Todd Zickler, Deqing Sun, Hanspeter Pfister

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 GeCo通过融合残差运动和深度先验，检测静态场景中的几何变形和遮挡不一致问题，并用于评估视频生成模型的性能与缺陷。

Rethinking Reward Signals in Video GRPO: When Scores Become Targets

重新思考视频GRPO中的奖励信号：当分数成为目标

Rui Li, Yuanzhi Liang, Ziqi Ni, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出TaRoS框架，通过组件级评估和组内稀疏性解决GRPO中奖励信号失真问题，提升视频生成的视觉质量和对齐性。