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AI 大模型

视频大模型

视频理解、视频生成、视频语言模型和时序视觉推理。

2026-07-21 至 2026-07-21 共收录 4 信号源:cs.CV, eess.IV, cs.MM

1. 视频扩散模型 4 篇

2512.13247 2026-07-21 cs.CV 版本更新 79%

STARCaster: Spatio-Temporal AutoRegressive Video Diffusion for Identity- and View-Aware Talking Portraits

STARCaster:用于身份和视图感知的会说话肖像的时空自回归视频扩散

Foivos Paraperas Papantoniou, Stathis Galanakis, Rolandos Alexandros Potamias, Bernhard Kainz, Stefanos Zafeiriou

机构 * Imperial College London, UK(伦敦帝国理工学院) FAU Erlangen–Nürnberg, Germany(埃朗根-纽伦堡大学)

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

AI总结 研究提出STARCaster模型,通过重新思考参考和几何范式,采用组合方法及解耦学习,解决语音驱动肖像动画和动态视点控制问题,能有效泛化,超越先前方法。

Comments ICML 2026

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2607.17120 2026-07-21 cs.CV 新提交 77%

The generator is the tracker: Multi-object tracking by painting persistent identity colours

生成器即跟踪器:通过绘制持久身份颜色进行多目标跟踪

Haiyu Yang, Miel Hostens

机构 * Cornell University(康奈尔大学)

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

AI总结 研究多目标跟踪问题,核心方法是用轻量级LoRA微调文本到视频扩散模型生成带持久身份颜色的视频,无需传统跟踪组件。主要贡献是在DanceTrack测试服务器上达到40.3 HOTA,有独特错误分布,颜色分配可在遮挡后重新识别身份。

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2604.01700 2026-07-21 cs.CV cs.MM 版本更新 76%

Can Video Diffusion Models Predict Past Frames? Bidirectional Cycle Consistency for Reversible Interpolation

视频扩散模型能否预测过去帧?双向循环一致性用于可逆插值

Lingyu Liu, Yaxiong Wang, Li Zhu, Zhedong Zheng

机构 * School of Software Engineering, Xi'an Jiaotong University(西安交通大学软件工程学院) School of Computer and Information Science, Hefei University of Technology(合肥工业大学计算机与信息科学学院) Faculty of Science and Technology, University of Macau(澳门大学科技学院)

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

AI总结 本文提出双向循环一致性框架,通过双向生成轨迹对称性提升视频插值的时序一致性,实验表明在37帧和73帧任务中取得最佳性能。

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2601.00126 2026-07-21 cs.RO 版本更新 67%

Compositional Diffusion with Guided Search for Long-Horizon Planning

用于长期规划的带引导搜索的组合扩散

Utkarsh A Mishra, David He, Yongxin Chen, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院)

专题命中 视频扩散模型 :video generation(abstract);long video(abstract)

AI总结 研究针对组合生成模型在局部分布多模态时的模式平均问题,提出带引导搜索的组合扩散方法(CDGS),通过特定采样、过滤和重采样解决问题,在机器人操作任务上表现出色且跨领域通用。

Comments 38 pages, 18 figures, ICLR 2026 ORAL

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